这节课果冻来告诉大家，写代码到底有多简单， 逻辑是什么？逻辑就是伪代码，伪代码是什么？伪代码就是逻辑。 很多人可能会觉得写代码特别神奇，这群秃子好像无所不能，想要尝试，却总是被各种奇怪的语法折磨的痛不欲生。 其实语法什么的都不重要，连七岁小朋友都可以写代码，你看小朋友在屏幕上拖拽，这叫 scratch， 又叫可视化编程。 任何一个成年人都可以在三分钟之内学会编程，你会觉得这似乎和我看到的成 序员学代码不一样，其实道理完全一样。你要学习编程，就要分成尾代码加语法两步走， 先学会写尾代码，再去学习语法和 s、 d、 k。 所以尾代码到底是什么呢？就是做事的顺序，你可以理解为自己就是一个皇帝，做什么事情都只需要张嘴说就好。 代码的关键就是在发布命令的时候要头脑清楚，不能出错。至于执行的人到底是男人女人还是狗，都不重要。 有大神证明过，任何指令都可以用顺序、循环、判断三种结构来完成， 这就是尾代码的样子。顺序结构就是先执行完一条指令，再执行第二条指令。循环结构就是反复执行循环区域的指令。 判断就是满足条件就怎么样，不满足条件就怎么样。所以我们在编程的时候就是要想清楚，先做什么再做什么，什么时候加判断，什么时候来循环。 举一个真实的例子，我们打开黑塔小程序，点开第二个 icon。 职业看到了职业列表页， 这里会展示互联网的各种推荐职业，这个页面怎么用伪代码来实现呢？第一步，找后端获取数据。第二步，解析后端的数据，拿到职业链 列表。第三步，循环职业列表，显示每一个职业的图片名称介绍。 第四步，判断服务器端展示的数据里有没有下一页，如果有，下一页就展示，下一页，没有就不展示，这就是尾代码。 再复杂的事情都可以通过这种方式拆解出来指令用顺序循环和判断来完成，这是非常非常重要的思维训练。 而如果你想要知道怎么样获取数据，怎么样展示数据，这就是接下来要学习到的每一种语言的语法和他们的 sdk 了。好了，这次的课程就先到这里了。
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07:18查看AI文稿AI文稿hello， 朋友们，今天呢，我们来对比一下生成模型和判别模型他们之间的尾代码，嗯是什么样的一个区别 啊？我想的话可能这样这样写比较，呃清楚明了，能够说明他们之间的一些联系和在哪个地方他们变得不一样了。首先让我们看一下生成模型， 它的输入呢就是我们非常熟悉的数据，嗯，从一到 n， 然后呢初始化模型参数 c 塔， 这个 seta， 它一般都是一个呃非常嗯 plan 的东西，比如说均匀分布，呃它就不预设任何东西。呃，如果我们是一个多变量的高斯分布 里面，你还要设定这个 sigma， 也就是斜方叉啊，他这个时候呢也会设定为两者完全不相关啊，所以也就是一个用囊派里面的爱来实现的，只有对角线上是一，其他地方都为零。 all right 就初始化就是指我完全什么样的时候我都不知道的情况下，我会怎么样预设啊？最简单的就是我预设他们所有的机会都是相等的， 我们重复直到满足停止条件或者达到最大迭代次数啊，这就是一个我们啊需要迭代的一个 hyperpremeter， 一个超参数。呃，如果比如说你设定的是一百 啊，不管你达没达到，就是他停止的条件啊，达到了最大迭代次数就会停止 right。 然后第一步呢，是从参数化的概率分布模型中生成潜在变量 z 啊，这个呢就是我们假定啊，他是有一个 underlying， 嗯， latin variable， 对于每一个观测数据 x i 啊，从概率分布模型中采样生成潜在变量 c 啊，也就说我认为你啊有一个更能够代表啊你现在特征的潜在变量。第二步呢，是使用深层的潜在变量和这个参数 计算观测数据的对数自然函数，也就是 log likely 和 会看到它，这个是一个条件概率啊，也就是在 theta 和 z 的大前提之下，嗯，出现 x， 也就是我们观测到数据的 probability 是多少？ 第三步呢，就是使用最大自然估计或者其他的优化方法，嗯，更新这个模型 啊，他的一个，嗯，通用特征就是我去看他哪一个 providity 最高，对吧？最高的这个 cat 我就应该去把它留下来啊，所以呢，他这个 cat 就一直被更新为，嗯，当你得 得到最大的 log like 以后时候的 set， 也就是我最后需要的这个东西。那么生存模型呢，你会看到它的这个方式啊，就是我去找这个 latin variable， 然后呢计算 probability， 找到对应的，呃，最大 probability 时候的 setary 就是参数，然后以后我每一次在预测的时候呢，就是 x 乘以 setary， 就是我的要求的 y hat。 那么我们来看一下这个判别模型啊， 判别模型啊，他就是，嗯，第一步呢也是一模一样的，嗯，只是呢，他现在啊更加的注重 这个 y 啊，首先呢，就是，呃，这个外围的条件都是一样的啊，首先呢是使用观测数据和标签计算这个处预测值 啊，他的首先的这个模型啊，也是一个非常简单的东西，嗯，对于每一个观测数据，他的预测值 why had， 也就是现在这个样子， 一开始都是非常不好的，而且它也是像我们之前说的这个就是深层模型一样，我一开始预预设的这个初始值啊，都是不带任何预预设的，呃，第二步呢，是 使用预测值和标签计算啊，损失函数啊，这已经就看到不一样的地方了。嗯，第二步啊，他是在深层模型里面，他是计算这个 probability， 但是这里呢，我就是去一个一个的对答案，就是我掌握现在预测的这个东西啊，和和这个真实的 y， 这个 y two 它之间的差距到底是多少？ 然后呢，我第三步就是使用大家非常熟悉的，比如说梯度下降，我其他优化方法啊，我就去一步一步的减少这个损失啊，最后呢也是输出这个参数， 嗯，所以呢，嗯，我们可以看到在每一次叠大 当中啊，我们都使用的是观测数据和这个模型的参数来计算模型的预测值，然后呢使用这个预测值和标签来计算损失函数， 然后呢我们就使用这个 t 度下降和其他优化方法，嗯，根据这个损失函数的 t 度来更新模型参数，所以， 嗯，你会看到他们俩之间的一个区别就在于啊，我到底是使用什么样的方式来提高嗯，这个准确度的。 那么在生成模型里面呢，总结一下就是，嗯，在每次迭代的时候呢，我们都是从一个参数化的概率分布模型当中生成一个潜在变量啊，并使用这个 深层的 latin variable 和模型参数来计算观测数据的对数自然函数。然后呢，我们就使用一些最大自然估计或者其他的优化方法来更新这个参数，以最大化观测数据的对数自然函数为目标， 所以他们最大的区别在于他们这个优化目标完全不同。 ok， 那么今天呢，我们就讲完了关于这两者之间的一些区别和联系啊，以及这个伟大码大体是什么样子的，拜拜。
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