参考链接：https://www.zhihu.com/question/22178202/answer/577936758 信息熵：通过度量信息，来描述信息熵。 概率描述的是事件发生的确定性，熵表示的是事件发生的不确定性。 选取抛硬币这一不确定性事件作为度量，信息熵是1bit(两种等概率的可能，用bit来描述） （1）等可能事件： 通过对不确
条件概率 乘法定律 \(P(AB) = P(A|B)P(B)\) 全概率定律 令 \(B_1,\dots B_n\) 满足 \(\cup_{i=1}^nB_i=\Omega,B_i\cap B_j=\emptyset(i\neq j)\)，且 \(\forall i,P(B_i)>0\)，则有 \(\forall A, P(A) = \sum_{i=1}^n P(A|B_i)P(B_i)\)。 贝叶斯公式 有事件 \(A,B_1,\dots, B_n\)，
昨天晚上在写作业的时候，突然遇到这么一道不起眼的问题，但是和我的思路有很大差异，遂记录之，我觉得还挺有意义的。 其他例题答案是有的，但是和我想的大相径庭，可以说一晚上折腾的觉都没睡好，今天终于搞懂了，嘿嘿，开心： 先说一下我之前的错误思路： 我觉得B事件应该是B1+B2+B1B2，既然题目
目录数值随机化算法Monte Carlo 算法Las Vegas 算法Sherwood 算法 概率算法也叫随机化算法。分治算法、贪心算法、动态规划算法、回溯法、分治界限算法这些算法的每一计算步骤都是确定的，概率算法则允许算法在执行过程中随机地选择下一个计算步骤 数值随机化算法 用于数值计算，求
package ReservoirSampling import ( "math/rand" "testing" "time" ) /* 蓄水池抽样算法 假设有一个机器(以流的形式输出），它可以源源不断的吐出球， 从1号球开始吐，吐完1号球一定吐2号球，吐完2号球一定吐3号球...吐完n-1号球吐n号球， 你有一个可以装下10个球的袋子。 当前球
关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明 假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击（0）。 然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列。 下面看三种情况。 1 曲线绘制 1.1 如果概率的序列是（1
前言： 今天在看冯巨的期望总结，不得不说期望题就是妙！！ 代码短短十几行，但思路却千奇百怪！！ 今天就做一下总结（实际上题都没有做完）。 1. 期望公式： 对于互不相容的事件B，一个随机事件A： \[P(A)=\sum_{i=1}^nP(B_i)*P(A|B_i) \]期望公式： \[E(A)=\sum_ip_xx_i \]全期望公式： \[E(Y)=E(E(Y|X))=\s
《商务与经济统计》笔记第六章 连续型概率分布6.1 均匀概率分布6.2 正态概率分布6.2.1 正态曲线6.2.2 标准正态概率分布6.2.3 计算正态分布的概率 6.3 二项概率的正态近似6.4 指数概率分布6.4.1 计算指数分布的概率6.4.2 泊松分布和指数分布的关系 连续型概率分布 重要
1 符号说明 将变量、均值和方差进行划分（xa是m维的，xb是n维的）： 其中x满足N(μ,Σ），μ,Σ满足： 边缘概率就是需要求解P(xa)和P(xb) 2 需要用到的定理 2.1 定理的说明 这个证明不严谨，但是方便说明 3 边缘概率求解 我们以P(xa)为例： xa可以如下构造： 那么根据2中的定理，有：
一、完备事件组 设E是随机试验，Ω是相应的样本空间，A1，A2，...An为Ω的一个事件组，若 （1）AiAj=（ij） （2）A1A2...An=Ω 则称A1A2...An为样本空间的一个完备事件组，完备事件组完成了对样本空间的一个分割（意义） 二、全概率公式 完备事件组条件下，因为B=ΩB，所以有PB=P(Ai)P(BAi) 三、贝叶斯公式 由条
一、条件概率 在事件A发生的条件下事件B发生的概率 P（BIA）= P（AB）/P（A） 条件概率满足概率的公理化定义的三条基本性质（非负性、规范性、可列可加性） 设P（A）> 0，则： （1）非负性公理：对于任意事件B，总有P（BIA）≥0 （2）规范性公理：P（ΩIA）=1 （3）可列可加性公理：两两互不相容的事假，有P（ Ai I B）= P（Ai I B） △概率的
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38553838 1 概率论和统计学的区别 简单来说，概率论和统计学解决的问题是互逆的。假设有一个具有不确定性的过程（process），然后这个过程可以随机的产生不同的结果（outcomes）。则概率论和统计学的区别可以描述为： 在概率论（probability theory）中，我们已知该过
机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门 1. 概念理解1.1 数理基础1.1.1 贝叶斯概率1.1.1.1 条件概率1.1.1.2 什么是条件概率1.1.1.3 怎样计算条件概率1.1.1.4 乘法定理1.1.1.5 一些计算题 1.1.2 全概率公式1.1.2.1 引例1.1.2.2 全概率公式 1.1.3 贝叶斯公式1.1.3.1 选择题 2.
仍然是从考试题说起 noip模拟74第\(3\)题 这个题的第一个结论，两人策略相同 而第一个人的最优策略并不能直接由当前的值推出来，而是需要从后面赢的概率得到当前策略 我们只需要对应的转移一下就行了，具体可以看那篇考试的题解 多校冲刺 noip 11.01第\(2\)题 和上面那个是一样的，只不过
概率抽样 简单随机抽样 从总体N中一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率相等 分层抽样 将总体按照某种特征划分为不同层次，每个层次分别进行随机抽样 整群抽样 抽样单位为一个群组，抽样时，直接抽取群，群组内的所有单位都归为样本 系统抽样 将总体中的所有单位按照一定顺序
描述 贝叶斯分类算法,顾名思义是用来解决分类问题的。 从数学角度来说，分类问题可做如下定义：已知集合\(C=y_1,y_2,\cdots,y_n\)和\(I=x_1,x_2,\cdots,x_n\)，确定映射规则\(y = f()\)，使得任意\(x_i \in I\)有且仅有一个\(y_i \in C\),使得\(y_i \in f(x_i)\)成立。其中\(C\)叫做类别
1，本福特定律 本福特定律，也称为本福特法则，说明一堆从实际生活得出的数据中，以1为首位数字的数的出现概率约为总数的三成，接近直觉得出之期望值1/9的3倍。推广来说，越大的数，以它为首几位的数出现的概率就越低。它可用于检查各种数据是否有造假。 import math for i in range(1,10):
1.抽奖类型 真随机（数值波动大，不好控制） 分池随机 + 保底（概率基本可控，有保底补偿） 分池随机 + 保底 + 伪随机（概率可以直接控制） 伪随机：每抽 N 次才会获得珍惜物品 ：抽 N 次，有 M 次概率获得物品
马尔科夫过程 马尔科夫模型 aij从i状态转移到j状态的概率 n元条件概率计算量会很大，解决办法：一阶马尔科夫模型降低事件之间的关联度 定义：马尔科夫模型可以用一个三元组(π,A,B)来定义: 1. π 表示初始状态概率的向量
题目：已知一随机发生器，产生0的概率是p，产生1的概率是1-p，现在要你构造一个发生器，使得它构造0和1的概率均为1/2；代码：import random p = 200 def generate(p): n = random.randrange(0, 1000) res = 0 if n > p: return 0 else: return 1 def generat
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24084 原文出处：拓端数据部落公众号 在这篇文章中，我将扩展从数据推断概率的示例，考虑 0 和 1之间的所有（连续）值，而不是考虑一组离散的候选概率。这意味着我们的先验（和后验）现在是一个 probability density function (pdf) 而不是 probability mas
博主“曾经”做过的傻事： #你有的*没打全 #你用/的时候没考虑（）是一对的 #printf随后加\n #所有变量只要用，就一定要定义数据类型 #sqrt（）代表根号 #include<math.h>调用 # 最大的缺点好像是眼神不好....W #取余运算符%两侧的必须是int类型 #do{} while（）； #while();//要用字符的话，要
熵 熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”，是物理学的概念。 在信息论中，信息熵可以有以下两种理解方式 表征事物的不确定性 表征事件的信息量 事件与概率 先来举个例子，理解事件与概率之间的关系 猜小球事件 有一个不透明的袋子，其中有四种数量相等的小球，A，B，C，D， 现在，拿出一个小球，事
相对熵：又称互熵，交叉熵，鉴别信息 互信息： 信息增益 概率公式 朴素贝叶斯假设 一个特征出现的概率与其他特征独立，每个特征同等重要 高斯朴素贝叶斯 贝叶斯网络 把某个研究系统中设计的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。 贝叶斯网络又
就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 分别为A、B、C、D、E、F。 (1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重
