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4.人工智能/4.3.3.2项目：遗传.md

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 ## 理解
 
 - 打开 `data/family0.csv`，看看数据目录中的一个样本数据集（你可以在文本编辑器中打开，或者在 Google Sheets、Excel 或 Apple Numbers 等电子表格应用程序中打开）。注意，第一行定义了这个 CSV 文件的列：`name`, `mother`, `father`, 和 `trait`。下一行表明 Harry 的母亲是 Lily，父亲是 James，而 `Trait` 的空单元格意味着我们不知道 Harry 是否有这种性状。同时，James 在我们的数据集中没有列出父母（如母亲和父亲的空单元格所示），但确实表现出了性状（如 `Trait` 单元格中的 1 所示）。另一方面，Lily 在数据集中也没有列出父母，但没有表现出这种性状（如 `Trait` 单元格中的 0 表示）。
-- 打开 `heredity.py`，首先看一下 `PROBS` 的定义。`PROBS` 是一个包含若干常数的字典，代表各种不同事件的概率。所有这些事件都与一个人拥有多少个特定的突变基因，以及一个人是否基于该基因表现出特定的性状有关。这里的数据松散地基于 GJB2 基因的听力障碍版本和听力障碍性状的概率，但通过改变这些值，你也可以用你的人工智能来推断其他的基因和性状!
+- 打开 `heredity.py`，首先看一下 `PROBS` 的定义。`PROBS` 是一个包含若干常数的字典，代表各种不同事件的概率。所有这些事件都与一个人拥有多少个特定的突变基因，以及一个人是否基于该基因表现出特定的性状有关。这里的数据松散地基于 GJB2 基因的听力障碍版本和听力障碍性状的概率，但通过改变这些值，你也可以用你的人工智能来推断其他的基因和性状！
 - 首先，`PROBS["gene"]` 代表了该基因的无条件概率分布（即如果我们对该人的父母一无所知的概率）。根据分布代码中的数据，在人群中，有 1% 的机会拥有该基因的 2 个副本，3% 的机会拥有该基因的 1 个副本，96% 的机会拥有该基因的零副本。
 - 接下来，`PROBS["trait"]` 表示一个人表现出某种性状（如听力障碍）的条件概率。这实际上是三个不同的概率分布：基因的每个可能值都有一个。因此，`PROBS["trait"][2]` 是一个人在有两个突变基因的情况下具有该特征的概率分布：在这种情况下，他们有 65% 的机会表现出该特征，而有 35% 的机会不表现出该特征。同时，如果一个人有 0 个变异基因，他们有 1% 的机会表现出该性状，99% 的机会不表现出该性状。
 - 最后，`PROBS["mutation"]` 是一个基因从作为相关基因突变为不是该基因的概率，反之亦然。例如，如果一个母亲有两个变异基因，并因此将其中一个传给她的孩子，就有 1% 的机会突变为不再是变异基因。相反，如果一个母亲没有任何变异基因，因此没有把变异基因传给她的孩子，但仍有 1% 的机会突变为变异基因。因此，即使父母双方都没有变异基因，他们的孩子也可能有 1 个甚至 2 个变异基因。
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 ## 一个联合概率例子
 
 - 为了帮助你思考如何计算联合概率，我们在下面附上一个例子。
-- 请考虑以下 `people` 的值:
+- 请考虑以下 `people` 的值：
 
 ```python
 {
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 - 接下来，我们考虑 James。James 有 2 个变异基因，概率为 `0.01`（这是 `PROBS["gene"][2]`）。鉴于他有 2 个变异基因，他确实具有该性状的概率为 `0.65`。因此，他有 2 个变异基因并且他确实具有该性状的概率是 `0.01*0.65=0.0065`。
 - 最后，我们考虑 Harry。Harry 有 1 个变异基因的概率是多少？有两种情况可以发生。要么他从母亲那里得到这个基因，而不是从父亲那里，要么他从父亲那里得到这个基因，而不是从母亲那里。他的母亲 Lily 没有变异基因，所以 Harry 会以 `0.01` 的概率从他母亲那里得到这个基因（这是 `PROBS["mutation"]`），因为从他母亲那里得到这个基因的唯一途径是基因突变；相反，Harry 不会从他母亲那里得到这个基因，概率是 `0.99`。他的父亲 James 有 2 个变异基因，所以 Harry 会以 `0.99` 的概率从他父亲那里得到这个基因（这是 `1-PROBS["mutation"]`），但会以 `0.01` 的概率从他母亲那里得到这个基因（突变的概率）。这两种情况加在一起可以得到 `0.99*0.99+0.01*0.01=0.9802`，即 Harry 有 1 个变异基因的概率。
 - 考虑到 Harry 有 1 个变异基因，他没有该性状的概率是 `0.44`（这是 `PROBS["trait"][1][false]`）。因此，哈利有 1 个变异基因而没有该性状的概率是 `0.9802 * 0.44 = 0.431288`。
-- 因此，整个联合概率是三个人中每个人的所有这些数值相乘的结果: `0.9504 * 0.0065 * 0.431288 = 0.0026643247488`。
+- 因此，整个联合概率是三个人中每个人的所有这些数值相乘的结果：`0.9504 * 0.0065 * 0.431288 = 0.0026643247488`。
 
 ## 提示