贝叶斯决策 学习了一个学期的模式识别课程，老师讲的很好，深入浅出，无奈我脑子不够用没有理解到其中精髓，现在整理了一下听课笔记，以备以后需要时翻阅。这篇文章记录的是贝叶斯决策，其中包括最大后验、最大似然和贝叶斯决策的直观理解和数学理论。 关于先验和后验 关于什么是先验概率和后验概率， 余生最年轻在他的博客里解释的很好。先验(Priori )概率直观上理解，所谓“先”，就是在事情之前，即在事情发生之前事情发生的概率。是根据以往经验和分析得到的概率。比如抛硬币，我们都认为正面朝上的概率是0.5，这就是一种先验概率，在抛硬币前，我们只有常识。这个时候事情还没发生，我们进行概率判断。所谓的先验概率是对事情发生可能性猜测的数学表示。 后验(Posteriori)概率直观上理解是事情已经发生了，事情发生可能有很多原因，判断事情发生时由哪个原因引起的概率。

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1. 生成源码 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import random def generate_verification_code():     ”’ 随机生成6位的验证码 ”’     code_list = []     for i in range(10): # 0-9数字         code_list.append(str(i))     for i in range(65, 91): # A-Z         code_list.append(chr(i))     for i in range(97, 123): # a-z   

由于dev C++有问题：devc++程序运行后产生的结果数据多，不能全部都看到 解决方法用DOS命令行就能解决

对给定n个结点，随机生成邻接矩阵以确定某无向简单图并进行欧拉图的判定，若符合则给出至少一条欧拉回路。

能够在指定矩形内，随机生成一定数量、随机大小的椭圆。

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