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1. 亂數模組 random
1.1 隨機選取：choice()、sample()
1.2 隨機調換順序：shuffle()
1.3 取得隨機亂數：random()、uniform()
1.4 取得常態分配亂數：normalvariate()
2. 統計模組 statistics
2.1 計算平均數：mean()
2.2 計算中位數：median()
2.3 計算標準差：stdev()
3. 統計概念與名詞提示：平均數、中位數、標準差、常態分配
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1. 搭配迴圈的命令
1.1 break 強制結束迴圈
1.2 continue 強制進入下一圈
2. else 迴圈結構：迴圈結束時執行一次的區塊
3. 迴圈綜合範例：取得整數平方根
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貝氏分類器是一種基於機率的機器學習模型，通常在樣本夠大的情況下，會有不錯的表現，尤其是在垃圾郵件分類、文字分類等。本單元，我們以大家所熟悉的鳶尾花分類為例，帶大家一起實作高斯貝氏分類器、多項式貝氏分類器以及伯努力貝氏分類器。歡迎大家下載程式檔案跟著一起練習唷！
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程式檔: https://git.io/JvrOR
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1. 定義類別
1.1 使用 class 建立類別
1.2 建立類別的屬性 ( 封裝在類別中的變數或函式 )
2. 使用類別的基本語法：類別名稱.屬性名稱
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