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递归学习

说到递归,我心里真是有亿万只cnm...自己了解递归这个概念已经有一段时间了,但是一直灭有用过,今天说试试吧,结果写了个public void test(){}没然后了... 所以这一篇文章是自己总结一下递归的知识,总结完之后回过头来自己的感觉是:编写递归不要深入到每次递归,因为容易陷进递归中,而是做一个指导者,将你的思路告诉递归,而循环就不一样,你必须告诉循环,每一步需要做什么怎么做,总结完本篇文章耗费不少时间,但是还是没有那种豁然开朗的问题,应该是还需要多加思考练习吧 小故事 从前有座山,山上有座庙,庙里住着个老和尚,老和尚在跟小和尚讲故事,讲的是什么故事呢?:从前有座山,山上有座庙,庙里住着个老和尚,老和尚在跟小和尚讲故事,讲的是什么故事呢?...讲的是什么故事呢?:现在有个人在看我的文章(哈哈小时候最后一句可不是这个) 上面讲了一个大家都知道的小故事,山套山,庙套庙,那么递归其实这个故事是很像的,递归也是一层一层的结构,自己调用自己,递归的条件是必须有一个出口,那么就是上面的:现在有个人在看我的文章,如果没有这个出口,那么递归会引发程序错误,递归就好像这样的 看到上面的动图我们...

贝叶斯分类算法实例 --根据姓名推测男女

一.从贝叶斯公式开始 贝叶斯分类其实是利用用贝叶斯公式,算出每种情况下发生的概率,再取概率较大的一个分类作为结果。我们先来看看贝叶斯公式: P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B) 其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。 在贝叶斯定理中,每个名词都有约定俗成的名称: P(A|B)是已知B发生后A的条件概率,也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。 P(A)是A的先验概率(或边缘概率)。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率,也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。 P(B)是B的先验概率或边缘概率。 这里可以用一个例子来说明这个公式。 看一个简单的小例子来展示贝叶斯定理 病人的例子:某个医院早上收了八个门诊病人,如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛  建筑工人 脑震荡 头痛  建筑工人 感冒 打喷嚏  建筑工人 过敏 打喷嚏 教师 感冒 头痛  教师 脑震荡 打喷嚏 教师 过敏 现在又来了第九个病人,是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大? 根据贝叶斯定...

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