这是我决定开始写博客的第一篇技术博客。整理自己的学习过程，和大家分享，共同进步。 利用这篇博客，我试图把最大似然（估计）以及朴素贝叶斯分类等做个总结，错漏请指正。1.贝叶斯公式 贝叶斯公式作为概率论中的基础，大家都见过，极为简单。但是学习时候无非用于一些红球黑球，男生女生的估计问题，学起来也是兴趣寥寥。我也不曾想它用处之大，可谓大道至简。 如果对于概率还没有基础或者兴趣的人，
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2024-07-08 09:56:15
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关键词：统计，概率，机器学习，Pandas, Numpy, sympy scipy预计阅读时间-10分钟我在学习机器学习算法和玩Kaggle 比赛时候，不断地发现需要重新回顾概率、统计、矩阵、微积分等知识。如果按照机器学习的标准衡量自我水平，这些知识都需要重新梳理一遍。网上或许有各种各样知识片断，却较难找到一本书将概率，统计、矩阵、微积分公式和Python结合起来。 要么是讲的比较浅显，要么跨度比
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2023-11-02 10:11:51
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# Python一百次：从新手到高手之路
Python是一门功能强大、易于学习的编程语言。无论是数据分析、人工智能、还是后端开发，Python都能发挥出色的作用。在这篇文章中，我们将探讨如何通过一百次练习来掌握Python编程，并通过一些实用的示例来帮助理解。
## 第一步：基本语法
首先，我们需要掌握Python的基本语法，包括数据类型、控制结构和函数。
### 数据类型
Python
计算抛硬币出现连续10次正面朝上的概率的仿真实验前言1.问题重述2.问题分析3.问题的求解4.代码5.关于抛硬币的一点注释最后的一些话 前言本人是大一刚入学没多久的新生，第一次写博客可能某些方面不太好望大家多多谅解！您觉得写得不好的地方，欢迎加大力度开口喷/滑稽~1.问题重述抛硬币100次，问出现10次连续正面朝上的概率为多少？2.问题分析针对问题，在python上大致可以分为两种方法实现： 1
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2023-11-25 13:55:35
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题目6：题目:求解100以内的所有素数描述：输出100以内的所有素数，素数之间以一个空格区分分析：这个题我在以往的博客中写了好几次了，这里要注意的一点就是，最后一个空格一定要去掉，否则提交后会报错。答案：l=[]
for i in range(2,101):
fg = 0
for j in range(2,i-1):
if i % j ==0:
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2023-11-02 15:25:00
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1、Python基础1.1、python base输出字符串print("hello,nihao!")
运行结果：
hello,nihao！输入字符串var =input（"请输入一个爱我的字符:"）
运行结果：
请输入一个爱我的字符：if条件判断if 1==1:
print("中国强大!")
else:
print("中国富强!")
运行结果：
中国强大!if条件嵌
Python3 基础学习笔记第三章【操作列表】目录【3.1】遍历整个列表 【3.1.1】在for循环中执行更多的操作 【3.2】range()函数 【3.2.1】对数字列表执行简单的统计计算 【3.2.2】列表解析 【3.3】使用列表的一部分 【3.3.1】切片 【3.3.2】遍历列表 【3.3.3】复制列表 【3.4】元组 【3.4.1】定义元组 【3.4.2】遍历元组中所有的值 【3.4.3
for循环for循环： 语法结构： for(初始值;循环条件;迭代部分){ &nbs
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2023-08-23 20:49:07
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假设有一个硬币，抛出字（背面）和花（正面）的概率都是0.5，而且每次抛硬币与前次结果无关。现在做一个游戏，连续地抛这个硬币，直到连续出现两次字为止，问平均要抛多少次才能结束游戏？注意，一旦连续抛出两个“字”向上游戏就结束了，不用继续抛。上面这个题目我第一次见到是在pongba的TopLanguage的一次讨论上，提出问题的人为Shuo Chen，当时我给出了一个解法，自认为已经相当简单了，先来考虑
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2024-05-06 16:54:23
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使用循环应考虑的因素1. 循环什么时候结束2. 什么时候测试是否该结束循环3. 采用这种循环的原因1. 普通循环(简单循环)使用场合, 不能确定循环执行多少次, 要求循环至少执行一次.另外, 退出循环时, 可以使用如下两种方式:EXIT; // 直接退出EXIT WHEN condition // 有条件退出2. for 循环
使用场合，只有有限次数循环, 又不想过早的退出
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2024-03-29 09:44:02
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输出用print()在括号中加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出'hello, world'，用代码实现如下：>>> print('hello, world')
print()函数也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出：
>>> print('The quick brown fox', 'jumps over', 'the la
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2024-08-20 22:00:40
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# 项目方案：Python接口请求一百次的实现
## 一、背景
在现代的软件开发中，与第三方服务的接口通信通常是不可避免的需求。在实际开发中，我们可能会需要向某个API接口发送多个请求（比如100次）。本方案将描述如何使用Python编写一个类，发送多个API请求，并合理处理响应与异常情况。
## 二、需求分析
1. **接口请求**：需要支持向指定URL发送GET和POST请求。
2.
原创
2024-08-01 05:15:49
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三硬币模型假设有3枚硬币，分别记做A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别是π,p和q。进行如下掷硬币实验：先掷硬币A，根据其结果选出硬币B或C，正面选B，反面选硬币C；然后投掷选重中的硬币，出现正面记作1，反面记作0；独立地重复n次（n=10)，结果为1111110000 我们只能观察投掷硬币的结果，而不知其过程，估计这三个参数π,p和q。EM算法可以看到投掷硬币时到底选择了B或者C是未知的。我们
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2023-12-01 10:07:59
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扔硬币(组合数学)传送门思路：用古典概型的公式，分子为C(n,k)C(n,k)C(n,k)，分母为2n−∑i=0m−1C(n,i)2^n-\sum\limits_{i=0}^{m-1}C(n,i)2n−i=0∑m−1C(n,i)所以答案就是C(n,k)2n−∑i=0m−1C(n,i) mod p\dfrac{C(n,k)}{2^n-\sum\limits_{i=0}^{m-1}C(n,i)}\bmod p2n−i=0∑m−1C(n,i)C(n,k)modp预处理一些阶乘，然后用费马小定理搞搞
原创
2021-08-10 10:09:11
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扔硬币(组合数学)传送门思路：用古典概型的公式，分子为C(n,k)C(n,k)C(n,k)，分母为2n−∑i=0m−1C(n,i)2^n-\sum\limits_{i=0}^{m-1}C(n,i)2n−i=0∑m−1C(n,i)所以答案就是C(n,k)2n−∑i=0m−1C(n,i) mod p\dfrac{C(n,k)}{2^n-\sum\limits_{i=0}^{m-1}C(n,i)}\bmod p2n−i=0∑m−1C(n,i)C(n,k)modp预处理一些阶乘，然后用费马小定理搞搞
原创
2022-01-22 14:05:00
179阅读
扔硬币先手获胜概率问题题目描述甲乙丙三人轮流扔硬币，第一个扔到正面的人算赢，问三个人赢的概率分别为多大？(扔硬币正反面概率都是1/2。)题目分析答案这道题出的不是很好，它没有唯一答案。总结先手优势在于只要胜出则后面的人无论结果是什么都不影响先手;后手要赢必须建立在先手输的情况下....
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2021-06-17 14:05:36
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扔硬币先手获胜概率问题题目描述甲乙丙三人轮流扔硬币，第一个扔到正面的人算赢，问三个人赢的概率分别为多大？(扔硬币正反面概率都是1/2。)题目分析答案这道题出的不是很好，它没有唯一答案。总结先手优势在于只要胜出则后面的人无论结果是什么都不影响先手;后手要赢必须建立在先手输的情况下....
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2022-03-20 15:19:04
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方法一：public class coin{public static void main(String args[]){ int n = 0; int m = 0; int len = 1000; int str[] = new int[len]; for(int i = 0 ; i < len ; i ++){ str[i] = ( int )(Math.random()*2); if(str[i] == 1 ){ n = n + 1; }else{ m = m + 1; } } System.out.println("正面朝上的次数... Read More
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2013-07-20 18:38:00
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应用软件：Office2010 需要用到数据栏的数据分析功能，而一开始是没有这个选项的。如图： 这时我们需要点击左上角的文件，选项，会弹出这个界面 选择加载项，点击转到 勾选加载宏里的分析数据库，点击确定 可以看到，数据分析出现在了数据栏： 我们想分别进行10次，100次和1000次的投硬币正反面模拟实验。将Excel表格输入成如下样式： 选择B7单元格，点击数据分析，选择随机数发生器： 接下来进
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2024-01-29 02:14:07
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在这篇博文中，我将详细记录如何使用 Python 模拟投掷硬币 1000 次的过程。投掷硬币是一个经典的随机实验，不仅简单易懂，而且能够帮助我们理解概率论的基本概念。通过算法实现这个过程，我们可以深入探讨 Python 程序设计的多种技术细节。
## 背景描述
在编程和数据分析领域，模拟随机事件是常见的需求，尤其是在概率和统计分析中。例如，投掷硬币的实验可以用来确认概率的基本性质。在这个活动中
