求教,概率计算 [问题点数:50分,结帖人wid999]

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贝叶斯分类算法 -- 概率推导
贝叶斯分类算法是基于一种古典<em>概率</em>统计学的一种非常简单的分类方法。废话不多说,尽快进入推导过程,因为很简单。假设 x1,x2... x3 是判断因素,y 是类别结果。那么我们做如下假设:nn1. x1,x2 ... x3 是离散事件,即可以统计出 p(x1),p(x2).... p(x3) ,否则贝叶斯算法失效。nn2.x1,x2, ... x3 互相独立,即 p(x1|x2) = p(x1)nn...
电能质量监测平台95概率大值统计流程设计优化
电能质量监测平台95<em>概率</em>大值统计流程设计优化nnAbstract: Calculate the 95% probability values of mass data is a difficult problem for the Power Quality Monitoring Platform, it’s difficult to meet user’s need to use the trad...
德州扑克获胜概率计算的MATLAB程序
使用MATLAB编写的德州扑克获胜<em>概率</em><em>计算</em>程序,使用蒙特卡洛模拟算法,在牌局的各个阶段均可使用。调用Probability.m,输入手牌及公共牌(在盲注阶段就输入[]),运行即可。Judge是将牌面组合成最大成牌并打分的函数。
深入浅出统计学 第四五章 离散概率计算与分布
离散<em>概率</em><em>计算</em>与分布的应用nn在原书的这两章离散<em>概率</em><em>计算</em>与分布的应用,重点在于概念的理解和公式的记忆. n而对于整本书而言,四五六章其实都作为第七章:三种离散<em>概率</em>分布,第八,九章,正态分布(连续<em>概率</em>分布之一)做铺垫. n主要包括以下内容: n1. 期望与方差的<em>计算</em> n2. 线性变换与独立观察值变换有关内容 n3. 贝叶斯定理nn其中特别要注意的1,2点,在之后的内容中都将频繁使用这些内容. n而贝叶...
计算每种骰子和的概率
题目有N个骰子,每次全部掷出,每个骰子面朝上的点数和为Sum,求每种点数和的<em>概率</em>分析对于每种骰子和,最小情况为每个骰子1点朝上,所以和为N,最大为每个骰子6点朝上,和为6N,总共6*N+1种情况。每个骰子都是独立的,都会有1-6的可能性。所以对于每次投掷,首先对每个骰子点数进行加和,然后对应点数和出现的次数加一。直至每个骰子都已经经历过从点数1到点数6,所有骰子出现的情况全部遍历过。public c
模拟炸金花游戏计算胜出概率
软件工程上的一个题目,控制游戏次数,查看牌面,自动判断输赢,<em>计算</em>各种类型牌出现的<em>概率</em>,胜出的<em>概率</em>,平局的<em>概率</em>。
贝叶斯网络和概率推理(一):理性决策与朴素贝叶斯
在实际问题中,理性决策(rational decision)就意味着必须对结果出现的相关因素及其重要性,以及目标实现的可能性进行合理评估。由于未知和惰性,让我们对问题中的每个“因果关系”不能给出确定性的衡量,最多给出“因果”之间的信念度(degree of belief),也就是事情发生的<em>概率</em>。与此同时,不同决策间的偏好(preference)也是理性决策过程中不可避免的组成部分,而对于“效用更高”
Numpy入门(三):Numpy概率模块和线性代数模块
Numpy中经常使用到的两个模块是<em>概率</em>模块和线性代数模块,random 和 linalg 两个模块。nnnn<em>概率</em>模块nnn产生二项分布的随机数:np.random.binomial(n,p,size=…),其中n,p,size分别是每轮试验次数、<em>概率</em>、轮数n产生超几何分布随机数:np.random.hypergeometric(n1,n2,n,size=…),其中参数意义分别是物件1总量、物件2总
概率取值模拟算法
有这样一个需求,从一个给定的集合中随机取一个值。集合如下:nnnnnint[] seeds = { 1, 2, 3, 4, 5 };nn要求:取得的值为1、2、3、4、5的<em>概率</em>分别为 5%、5%、5%、35%、50%nnn其实可以创建一个集合来模拟这个取值,如下:nnnnListint> seedList = new Listint>(18)n {
概率图模型6:条件随机场(1)
作者:孙相国上一节我们讲述了<em>概率</em>无向图模型(又叫做马尔科夫随机场)本,节主要介绍条件随机场的定义、和<em>概率</em><em>计算</em>问题。阅读本文的前提条件是博文《<em>概率</em>图模型5:无向图入门》1. 条件随机场的定义在上一节中,我们提到过马尔科夫随机场的定义,其中最重要的就是要满足局部马尔科夫性:在给定随机变量vv的直接邻居WW的条件下,随机变量vv与其他非直接邻居是独立的。 n条件随机场的含义是,如果我们马尔科夫随机场中的这
python朴素贝叶斯实现-1( 贝叶斯定理,全概率公式 )
朴素贝叶斯 (naive Bayes) 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。在研究朴素贝叶斯 之前,先回顾下:<em>概率</em>论中的条件<em>概率</em>以及贝叶斯定理。n 本部分内容基本来源于 盛骤, 谢式千, 潘承毅《<em>概率</em>论与数理统计 第四版浙江大学》n1. 条件<em>概率</em>(conditional probability)下面给出一个例题:2. 全<em>概率</em>公式与贝叶斯定理下面在给出个示例:另外一个示例n 以上内容基
py2.7 : 《机器学习实战》 朴素贝叶斯 1.12号 4.5.3 训练算法:从词向量计算概率
PS:朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法n4.5.1:准备数据:从文本中构建词向量# -*- coding:utf-8 -*-ndef loadDataSet():n postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],n ['maybe
arpa格式的ngram模型概率如何计算
常见的arpa格式,3元文法如下:nprob word1 word2 word3 backoffnnn那么实现代码的时候,如下:nfloat getBackoff(words, start, end)n{nif(words in arpa){nreturn 从arpa中取出对应的words的backoff值;n} nreturn 0;n}nfloat getProb(wor
中奖概率算法
在此分享一个高效、好用、易懂的中奖<em>概率</em>的算法。算法源代码出自网络,不过我加之修改,为我所用啦!哈哈哈...嗝~nn  前阶段出于工作需要,写了一个发红包的微擎模块,根据公司的运营人员的要求:nn1.红包取自红包池(一个红包池有n个红包来源,红包来源即赞助商,可能一次有十个赞助商) 2.红包金额随机(能设置区间),取哪个红包来源也随机。 3.红包来源,需要设置<em>概率</em>:比如60%的可能性得到红包。nn本...
隐马尔可夫模型(HMM) - 2 - 概率计算方法
声明:n         1,本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结,不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址)。n         2,由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记,所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料,所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容,如果原作者看到可以私信我,我会将您的帖子的地址付到下面。n         3,如果有内容错误或不
计算产品成功和失败的概率
首先,谈到<em>概率</em>,又回想起大学时候学的<em>概率</em>论了,不过现在已经忘得差不多了,看到类似的题目后,自己还要理解一会了。下面的一道题,是我在学习CPDA中遇到的一道关于<em>概率</em>题目,把我解题的思路总结了下,当时乍一看这道题,好像无从下手,但是仔细理解下,发现并不难理解了。nn举个例子:某公司在进行市场调研,以决定是否推出一款新产品。调研得出的结论是:出现有利结果的<em>概率</em>为60%,出现不利结果的<em>概率</em>为40%。如果结...
js概率算法,算百分比
[code=&quot;js&quot;]rn/**rn * 初始化选择的标签rn * @return voidrn */rn initSelectedTab : function() {rn // TAB数量rn var showTabLength = jQuery(&quot;.collectTab:visible&quot;).length;rn var randomNum = 0;rn rn //用户信息收集,出...
算法(Java随笔)—分治算法&概率算法
分治算法——基本思想是将一个<em>计算</em>复杂的问题分为规模较小,<em>计算</em>简单的小问题求解,然后综合所有的小问题,得到最终的答案,程序中可以使用递归算法来进行求解。nn分治算法问题实例:假币问题——一个袋子里有30个硬币,其中一个是假币,并且假币和真币一模一样,肉眼难辨,目前只知道真币比假币重一点,请问怎么区分出假币。nn分析:将问题分为小问题求解nn将30个硬币分为相等两份,称重比较n 将重量较小的那一份再次...
EXCEL 正态分布概率计算 NORM.S.DIST()和NORM.DIST()函数
NORM.S.DIST () 和 NORM.DIST ()是excel 提供的两个函数,用于求正态分布下累计<em>概率</em>面积及曲线上对应的<em>概率</em>值,避免将正态分布标准化及查询标准正态分布<em>概率</em>表。nnNORM.S.DIST 函数nn返回标准正态分布函数(该分布的平均值为 0,标准差为 1)。可以使用此函数代替标准正态曲线面积表。nn语法 - 标准正态分布nnNORM.S.DIST(z,cumulative)n...
高考志愿填报中录取线及录取概率预测问题
高考志愿填报中录取线及录取<em>概率</em>预测问题
零和博弈中范式概率计算
维基百科中零和博弈中<em>概率</em><em>计算</em>过程
随机事件及其概率运算 2016.5.27
(1)、n三位数中含有因子3的数的个数:(999 - 102) /  3 + 1 = 300n<em>概率</em> = 300 / (999 - 100 + 1) = 1 / 3n(2)、n(9 + 9 + 8)* 9 + 9 = 243n243 / 900 = 27 / 100nnn(1)、n(1 + 1 + 2 + 3 + 5) / 25 = 12 / 25
概率语言模型 Probabilistic Language Modeling (二) --- 模型估计算法介绍
1. 缘由–数据稀疏问题假设kk泛指某一事件,N(k)N(k)表示事件kk观察到的频数,极大似然法使用相对频数作为对事件kk的<em>概率</em>估计为p(k)=N(k)Np(k)=\frac{N(k)}{N},在语言模型中,训练语料中大量的事件N(k)=0N(k)=0,这显然没有反映真实情况,这种零值的<em>概率</em>估计会导致语言模型算法的失败。
游戏 简单概率算法
n有时候我们要在场景中生成宝箱或者陷阱,控制相应的生成几率n思路: 利用Random.range(0,100)来生成一个随机数字,然后判断随机数是否小于某<em>概率</em>数字,如果小于则生成,否则不生成n注意,Random.range(0,100),不包括100,所以才从0开始的n后续有其他算法,再添加nnint trapPr = 30; //陷阱生成<em>概率</em>为30n//返回1生成陷阱n//返回0不生成npriv...
python --- 模拟骰子的概率
用 python 模块matplotlib 模拟骰子的<em>概率</em>(学习笔记2)rn闲着无聊,就用其matplotlib模块模拟了骰子类型的<em>概率</em>,其模拟的内容如下rn一个六面的骰子每次投两次求其和,循环此过程 3000 次,数据可视化出每次和出现的次数rnrn代码步骤如下:rnrn1.python 导入需要的模块,并创建一个骰子的类:rnrnrnrn...
违约概率和违约损失率
违约<em>概率</em>和违约损失率关系
.net 抽奖概率计算
公司需要做一个大转盘抽奖的活动,其实最关键的地方就是奖品的<em>概率</em><em>计算</em>了,不过前两天做的这个<em>计算</em>规则挺简单:rn设置每个奖品的<em>概率</em>,所有奖品<em>概率</em>之和  乘以 随机值(0-1之间的double类型小数)=抽中值rn然后循环判断每个奖品的<em>概率</em>,直到大于抽中值就是中奖的奖品。
随机事件及其概率运算
古典概型n事件间的关系与事件的运算n事件间的关系包含相等互不相容对立n事件运算和积差交换律结合律分配律对偶律n事件和n事件积n事件差n<em>概率</em><em>计算</em>公式n两个著名的例子n布丰投针实验求圆周率蒙特卡罗算法n贝特朗奇论古典概型也称为等可能概型,如果每个基本情况都等可能出现,此时某一事件的<em>概率</em>为:P(A)=事件A包含的基本事件数全部可能的基本事件数或P(A)=事件A所占区域大小样本空间所占区域大小P(A)=\f
大数据分析概率与统计学习
很适合大数据学习<em>概率</em>与统计的基础
概率相关的算法题C++解法(附证明过程)
一、常考题型n1、客观题(选择题);n2、古典<em>概率</em>、期望的<em>计算</em>,不涉及高等<em>概率</em>和微积分;n3、利用随机来改进著名的算法(快速排序);n4、随机数发生器(根据给定的随机数发生器构造另一个)。n二、练习题n1、有2k只球队,有k-1个强队,其余都是弱队,随机把它们分成k组比赛,每组两个队,问两强相遇的<em>概率</em>是多大?结果化成最简分数。n解法:该题的难点有两点:n①总组队方法数的<em>计算</em>。用C(
组合及概率
一、排列组合nn有重复元素的全排列nn设一组数中有x种,共有n个数,每种数的个数为nnans=nn题目:ACM-ICPC 2018 焦作赛区网络预赛L---Poor God Waternnn#include &lt;bits/stdc++.h&gt;n#define For(i,x,y) for(int i=(x);i&lt;=(y);++i)n#define Fov(i,x,y) for(int...
数值概率算法
基本概念n<em>计算</em>定积分nrand和srand在解决设计问题时,有时会用到<em>概率</em>算法。<em>概率</em>算法允许在执行过程中随机的选择下一步的<em>计算</em>步骤。又是可使算法大大降低复杂度,提高算法效率,但有时也可能得不到问题的全部答案。基本概念<em>概率</em>算法大致分为4类:熟知<em>概率</em>算法,蒙特卡洛算法,拉斯维加斯算法,舍伍德算法。这里首先介绍一下最基础的数值<em>概率</em>算法。 n数值<em>概率</em>算法常用于解决数值<em>计算</em>的问题。该算法往往只能得到问题的近似
状态机计算概率
注:来自某大厂面试题小a和小b一起玩一个游戏,两个人一起抛掷一枚硬币,正面为H,反面为T。两个人把抛到的结果写成一个序列。如果出现HHT则小a获胜,游戏结束。如果HTT出现则小b获胜。小a想问一下他获胜的<em>概率</em>是多少?随机过程中的First Step Analysis设P_s表示状态为s时'HHT'发生的<em>概率</em>。显然我们有P_HHT=1以及P_HTT=0。状态转移图如下:Nill表示还没有抛时的状态,...
Matlab中的正态分布概率函数
normcdf函数用来获得正态分布的<em>概率</em>分布函数; n也就是 normcdf(x)=Pr{Z≤x}Pr\{Z\leq x\}, 这里ZZ是均值为0,方差为1的标准正态随机变量. n若想获得均值为 μ\mu,方差为 σ\sigma的<em>概率</em>分布函数:normcdf(x,mu,sigma)即可.normpdf用来获得正态分布的<em>概率</em>密度函数. 用法与上同.
联合概率、边际概率、条件概率
一时忘了联合<em>概率</em>、边际<em>概率</em>、条件<em>概率</em>是怎么回事,回头看看。某离散分布:联合<em>概率</em>、边际<em>概率</em>、条件<em>概率</em>的关系: n其中, nPr(X=x, Y=y)为“XY的联合<em>概率</em>”; nPr(X=x)为“X的边际<em>概率</em>”; nPr(X=x | Y=y)为“X基于Y的条件<em>概率</em>”; nPr(Y=y)为“Y的边际<em>概率</em>”;从上式子中可以看到: nPr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y)
抽奖概率算法
一:经典抽奖<em>概率</em>算法nn在一个抽奖的活动中,如果奖励物品分为四等,即是一等奖10%,二等奖20%,三等奖30%,四等奖40%,在这个环境下进行奖励的<em>概率</em><em>计算</em>。nn把这个<em>概率</em>的全部数据看成一个1-100的区间,在这个区间里面,1-10这部分代表一等奖,11-30这部分代表的是二等奖,31-60代表的是三等奖,61-100代表的是四等奖。nn首先,随机取一个1-100的数据,看看这个数据是不是在1-1...
第4章 4.5 使用Python进行文本分类---4.5.2从词向量计算概率
4.5.2 训练算法:从词向量<em>计算</em><em>概率</em>nn需要注意的地方:(因为这两个问题,一直看不懂该训练算法的思想)nn               1.本算法的目的是为了<em>计算</em>p(w|ci),并不是为了<em>计算</em>p(ci|w)。nn               2.p(w|ci)=该词条在该类别中出现次数 / 该类别中所有词条出现的总数目。【针对二分类问题】nnp(ci|w) = p(w|ci) * p(ci) /...
c#实现的概率计算
c#实现的<em>概率</em><em>计算</em>类,提供了正态分布的分布函数、正态分布的反函数、chi2分布的分布函数、chi2分布的反函数、B分布函数、F分布函数、F分布的反函数、t分布的分布函数、t分布的反函数的<em>计算</em>
解析gson jar包 下载
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兼性好的Javascript日历控件(寒羽枫).下载
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