1.概率定义的发展历史 （1）17世纪：贝叶斯：概率是一种主观经验的积累（先验信息） （2）上世纪30年代：奈曼：概率是一种频率值 （3）上世纪60年代：公理化概率论：概率是一种特殊的函数 （4）实际问题中间具体确定合理的概率 既会通过以往的经验形成先验信息， 也会通过样本信息，考察事件发生的频率 还可能利用等可
全概率公式 全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。 内容：如果事件B1、B2、B3…Bi构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Bi)大于0，则对任一事件A有 \[P(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2
条件概率 P(A)无条件概率 --> 样本空间为全集 P(A|B)条件概率 --> 样本空间为B 换言之条件概率就是用B来缩小样本空间的大小，在新的样本空间上讨论事件A发生的概率 \[①P(A|B)=N_{AB}/N_B\\②P(A|B)=N_{AB}/N_B=(N_{AB}/N)/(N_B/N)=P(AB)/P(B) \]由此可得 \[③P(AB)=P(B)P(A|B)\\④
假设90%的渣男穿花衬衫，非渣男穿花衬衫的概率为30%，目前女权泛滥，认为有一半男性是渣男，求穿花衬衫男性是渣男的概率。 相关公式 如果当渣男和非渣男比例相差很多时,最后数值差别就更明显了,明显到突破了直觉的判断。比较常见的例子,未醉驾时酒精检测仪检测误报警的概率为0.05,真正
1.从条件概率来定义互斥和对立事件 2.互斥事件是独立事件吗？ 3.每个样本点都可以看作是互斥事件，来重新看待条件概率 一、从条件概率来定义互斥和对立事件 根据古典概率-条件概率的定义，当在“A的样本点集合中，没有一个B集合中的样本点”的时候： 则A、B事件构成了一对互斥事
“B事件发生的条件下，A事件发生的概率”? "在A集合内有多少B的样本点"？ “在B约束条件下，A发生的概率变化为？” “B事件中的一个样本点，同时也落在A样本点集合的概率是多少” “将B作为样本空间，则A的概率变为多少” 1.条件概率在古典概率中到底该怎么被定义？ 2.从交事件AB来推导条件
1.从条件概率的定义来看独立事件的定义 2.从古典概率的定义来看独立事件的定义 3.P(A|B)和P(A)的关系是什么？ 4.由P(AB)=P(A)P(B)推出“独立” 5.从韦恩图来看独立事件的定义 6.为什么多个事件两两独立推不出相互独立 7.在考研古典概率中，有一个P(A|B)=P(A)就可以推出两者是独立事件
上文讲了离散型随机变量的分布，我们从最简单的离散型分布伯努利分布讲起，伯努利分布很简单，但是在现实生活中使用的很频繁。很多从事体力工作的人，在生活中也是经常自觉地“发现”伯努利分布，它很容易理解。 1.为什么要先从伯努利分布来学？ 2.在生活中什么样的事情可能服从伯努利分布
机器人运动 概率机器人学将运动方程推广：由控制噪声或者未建模的外源性影响，控制输出是不确定的。 基础概念 运动学构型 运动学（Kinematics）：描述控制行为对机器人构型产生影响的微积分。 位姿：能够表示机器人位置和航向的物理量 平面环境下通常限定为三维向量：
原文链接：这里 0.前言 概率图的一个含义是：P值大于0.05，说明符合正态分布。 本文用的minitab17，下载和安装教程可以看我的前面几篇文章 1.制作概率图 打开minitab，我们首先构造数据，可以按照下面的数据进行填写。 我们打开minitab，找到“图形”，打开“概率图” 因为我们的数据是多个，所以
文章目录 一、朴素贝叶斯公式1. 从统计角度看分类问题2. 贝叶斯公式的基本思想贝叶斯的基本逻辑 3. 用贝叶斯公式进行选择贝叶斯版的预测未来 二、朴素贝叶斯分类的算法原理1. 朴素贝叶斯分类算法的基本思路朴素+贝叶斯 2.朴素贝叶斯分类算法的数学解析朴素贝叶斯的优化
一.数学期望的概念 「学习笔记」期望问题 是学习期望概率dp的基础，建议学习后再来阅读该学习笔记。 数学期望（简称期望），是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，它反映了随机变量平均取值的大小。 数学期望可以用加权平均数来理解，可能取值就是初始数据，概率就是每个数的权，此时期望
Konata28：遇到概率期望题不要怕！ 两种方向：写出 Dp 转移式后直接套原公式算和算贡献。 Dp 这种 Dp 基本上是倒推的（也许记忆化搜索写起来更方便？）。 因为是数学公式，前面状态的期望需要后面的推回来。 贡献 这种情况就没用统一的解题格式了。
一.基本概念 数学期望（简称期望），是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，它反映了随机变量平均取值的大小。 对于随机变量 \(X\)，它有 \(n\) 种可能的取值，取值为 \(x_i\) 的概率为 \(P(x_i)\)，那么它的数学期望 \(E(X)=\Sigma _{i=1}^{n} x_i P(x_i)\)。 举个例子：给定一个随机变量
一、正态分布视角下的「优异问题」 这篇文章咱们把“正态分布”这个知识给发挥一下，我们知道世界上很多事物都符合正态分布，包括人的身高和智商、产品的质量等等。下面这张图描写了一个均值是 1，标准差是 0.1，总数量也是 1 的正态分布曲线， 咱们以智商为例。图中横坐标代表智商的高低，
PMP的知识点最终是要以考试题的形式出现的，而且PMP考试题量很大，平均只有1分钟做一道题 才是首选。我们要做大量的题来增加题感，而且做题能最快的检验我们对每个知识点的掌握情况。要坚持呀！！！ 第❶题 在项目预算评会上，项目经理说，以目前的预算，团队可以完成项目的概率是75%，并解释了这是
摘要：理论上讲星期几涨跌的概率一样大，但是实际上不是这样。于是我就写了几行代码，用统计学的方法来做了个统计分析。 每一周有五个交易日，哪天涨的概率会大一点？可能大家没考虑过这个问题，我之前买过一个股票：海康威视，发现星期四大概率会跌，星期一大概率会涨，所以我星期三就会卖出这只股
1.背景 一般机器学习完成后会生成正确率等指标，ROC也是常用的指标 \(假设有一随机变量X,离散值,有n中取值，同时有两类分布对应X\) \(1.真实分布-从样本中,概率为p=(p_1,p_2,....,p_n)\) \(2.假设分布-学习得到,概率为q=(q_1,q_2,....,q_n)\) \(问题,若现在已知X=某个值,那么请问这个
l 先仔细定义一下随机变量的概念，然后再引入概率函数比较好。 1.随机变量的准确定义 2.为什么要引入随机变量？ 3.随机变量的本质是什么？ 4.随机变量的对应关系f唯一吗？ 5.随机变量明明是”函数“为什么叫”变量“？ 6.我们之前学的考研古典概率样本空间跟随机变量的联系？ 1.随机变
定义 概率，就是某个随机事件出现的可能性大小。 若 \(X\) 是一个离散型的随机变量，可能值为 \(x_1,x_2…\)，对应的概率分别为 \(p_1,p_2…\)，那么它的期望值为 \(E(x)=\sum_i \limits p_ix_i\)。 期望的线性性 \[E(x+y)=E(x)+E(y) \]证明： \[E(x+y)=\sum_i \sum_j(i+j)*P(i=x,j=y
前言 云剪切板 link cnblogs 我相信你！所以我把所有博客题解链都展开了！ 有删改 ああウー…… 转载请注明出处 . 概率期望小记 为了省空间，代码压缩了（用的 Mivik 的代码压行机），想看可以自己格式化一下 . 缺省源：头文件 （\(14,15\) 题缺省高斯消元） 映射表 题号 A B C D E F G H I J
第1关：条件概率 1、P(AB)表示的是事件A与事件B同时发生的概率，P(A|B)表示的是事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率。 A、对 B、错 A 2、从1,2,…,15中小明和小红两人各任取一个数字，现已知小明取到的数字是5的倍数，请问小明取到的数大于小红取到的数的概率是多少？ A、7/14 B、8
2012年考研数学一数学三第14题: 答案：3/4 1-1.思路1： 根据事件A和事件C是互斥事件，所以我们可以得到P(AC)=0和P(ABC)=0，因为最难计算的ABC的交概率等于0，所以我们可以直接画出韦恩图来解决（虽然我们并不能得到韦恩图中的全部数据）。 1-2.思路2： 第二种思路就是根据条件概率公式
一个骰子，一个跑道，停在某个格子上有奖励。含有这种模式的游戏不要太多，拿“大富翁”作个图示： 在玩的时候时常在问自己： 我停在前方第n格的概率是多少？ 我停在前方第n格的期望掷骰子数是多少？ 感性上说，我停在前方第100格的概率，应该和我停在前方第1000格的概率是一样的，那么这个概率是多
狼蛛 时限：最多 40 个用例，1.5 秒 (C/C++)，2 秒 (Java) 当前有一个N行M列大小的二维网格型迷宫。假设左上角格子的坐标是[1, 1]，右下角格子的坐标是[N, M]。你目前在 [1, 1] 格子上。在 [N, M] 格子有个出口，可以逃出网格迷宫。在网格内只能以上下左右四个方向移动。 这个网格迷宫中有
