数学它其实是一种思维模式，考验的是一个人归纳、总结和抽象的能力”

如果一个分类的应用场景中，待分类对象的属性值大部分都是离散的（或者很容易转化为离散的）、需要支持模糊分类，并且需要快速可靠的实时分类，那么这种场景通常就非常适合使用朴素贝叶斯方法”

假设 n=k-1 成立，再证明 n=k 也是成立的（k 为任意大于 1 的自然数）。”

在这种情况下，我们需要在各种可能的局部解中，找出那些可能达到最优的局部解，而放弃其他的局部解。这个寻找最优解的过程其实就是动态规划。”

概率和统计其实是互逆的。怎么个互逆呢？概率论是对数据产生的过程进行建模，然后研究某种模型所产生的数据有什么特性。而统计学正好相反，它需要通过已知的数据，来推导产生这些数据的模型是怎样的。因此统计特别关注数据的各种分布、统计值及其对应的统计意义。”

第一，在前进的过程中，我们不希望走重复的结点和边，所以会对已经被访问过的点做记号，而在之后的前进过程中，就只访问那些还没有被标记的点。这一点上，广度优先和深度优先是一致的。有所不同的是，在广度优先中，如果发现和某个结点直接相连的点都已经被访问过，那么下一步就会看和这个点的兄弟结点直接相连的那些点，从中看看是不是有新的点可以访问。”

分而治之，我们通常简称为分治。它的思想就是，将一个复杂的问题，分解成两个甚至多个规模相同或类似的子问题，然后对这些子问题再进一步细分，直到最后的子问题变得很简单，很容易就能被求解出来，这样这个复杂的问题就求解出来了。”

熵的公式是用来计算某个随机变量的信息量之期望，而信息量是信息论中的一个度量，简单来说就是，当我们观察到某个随机变量的具体值时，接收到了多少信息。而我们接收到的信息量跟发生事件的概率有关。事情发生的概率越大，产生的信息量越小；事情发生的概率越小，产生的信息量越大。”

除了符号位之外按位取反（0 变 1，1 变 0）”

广度优先搜索，相对于深度优先搜索，没有函数的嵌套调用和回溯操作，所以运行速度比较快。但是，随着搜索过程的进行，广度优先需要在队列中存放新遇到的所有结点，因此占用的存储空间通常比深度优先搜索多。”