深入学习机器学习、分布式算法才发现概率与统计，线代都很重要，下面我简单串一下如题目所示的知识第一步：P(A|B)是在条件B发生的情况下A发生的概率，P(AB)是条件A与B同时发生的概率。关于条件概率、联合概率的例子我在最后一步骤举出，如独立事件和古典概型都懂，则请跳至最后一步看例子先记牢靠公式：在这里，可以按照下图来理解：P(AB)等于图中的A交B的部分的概率，而P(A|B)等于A交B
上一篇博客讲到了推荐系统中常用的矩阵分解方法，RegularizedMF是对BasicMF的优化，而PMF是在RegularizedMF的基础上，引入概率模型进一步优化。假设用户U和项目V的特征矩阵均服从高斯分布，通过评分矩阵已知值得到U和V的特征矩阵，然后用特征矩阵去预测评分矩阵中的未知值。若用户U的特征矩阵满足均值为0，方差为σ的高斯分布，则有如下等式。之所以连乘，是因为U的每个观察值Ui都是
时间和状态都是离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链，简称马氏链。记为它可以看做在时间集上对离散的马氏过程相继观察的结果。我们约定记链的状态空间为在链的状态下，马尔科夫性通常用条件分布律来表示，即满足有记上式右端为我们称条件概率为马氏链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到aj的转移概率。由于链在时刻m从任何一个状态ai出发，到另一时刻m+n，必然转移到a1,a2......诸状态中的某一个,所
【软考概率影响矩阵】在软件工程中的实践与应用
一、引言
在软件工程领域，风险评估和管理是确保项目成功的重要因素之一。为了更好地识别、分析和应对潜在风险，【软考概率影响矩阵】作为一种有效的工具，被广泛应用于项目风险管理过程中。本文将对【软考概率影响矩阵】的原理、应用和实践进行详细探讨，以期为广大软件工程师提供有益的参考。
二、概率影响矩阵概述
概率影响矩阵（Probability Impac
利用HMM进行词性标注碰到的壁1.大意失荆
原创
2021-11-30 13:56:12
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题意：在一条不满地雷的路上，你现在的起点在1处。在N个点处布有地雷，1<=N<=10。地雷点的坐标范围：[1,100000000]. 每次前进p的概率前进一步，1-p的概率前进1-p步。问顺利通过这条路的概率。就是不要走到有地雷的地方。 设dp[i]表示到达i点的概率，则 初始值 dp[1]=1.
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2019-09-21 16:51:00
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艰难的一道题，体现出菜菜的我。。。首先，先吐槽下。 这题到底出题人是怎么想的，用普通概率dp水过？？？ 那为什么我概率dp写的稍微烂点就一直tle？ 感觉很不公平。大家算法都一致，因为我程序没有那么简练就过不了。 太坑了。。。当然，说到底还是实力的问题，谁叫你不会一些常数级别的优化。 谁叫你写的时候不写的好一点。比赛的时候在速度秒掉了最后两题后，卡这道题卡了4个多小时，也没有心情去看其他的题目了。 期间想了各种优化的方法。 最后因为一个小错误wa了N次后没有过而遗憾终身。。。1. 直接 概率dp ，时间可能会很长，因为循环的次数达到了10^8次方，所以循环最内部的运算必须不能过多。 如果剩去%
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2013-08-11 11:01:00
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该题非常easy想到求概率的转移方程：用d[i][j]表示第i步，走到j点的概率。 可是该题的k高达1e9。所以依照套路。要用矩阵相乘来优化。 第一次写矩阵相乘。 大概的意思就是利用矩阵实现递推。 而且由于每次递推的过程一样， 所以就相当于右乘这个矩阵的k次方。 用矩阵高速幂就可以。 矩阵相乘这个问
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2018-02-14 14:52:00
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本文提出了一种算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。研究了两种模型：一种使用历史波动率，另一种使用Garch（1,1）波动率预测。均值回归策略使用RSI（2）建模：RSI（2）时为Long，否则为Short。趋势跟踪策略以SMA 50/200交叉建模：当SMA（50）> S
主题模型理解
目录LDA主题模型几个重要分布模型Unigram modelMixture of unigrams modelPLSA模型LDA怎么确定LDA的topic个数？如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题？LDA这里简单的介绍一下LDA的另一种身份，概率主题模型隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA
8.1 概述何为发射？它就是将符合一定条件的指令从发射队列issue queue中选出来，并送到FU中执行的过程。发射队列也可以叫做保留站reservation station。发射队列会按照一定的规则，选择那些源操作数都已经准备好的指令，将其送到FU中执行，这个过程称为发射。但是对于乱序执行的超标量处理器来说，只有少数指令，例如store指令和分支指令，才会使用这种
什么是转移概率矩阵 转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P(k)表示k步转移概率矩阵。 转移概率矩阵的特征 转移概率矩阵有以下特征：Pij≤1 ②，即矩阵中每一行转移概率之和等于1。 转移概率与转移概率矩阵[1]
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2023-09-18 09:47:09
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In the ACMers of CSU, Zihao LI is a fan of yinyangs
原创
2021-09-03 16:08:56
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摘要：PMP®（项目管理专业人士认证）知识点对于项目管理人员和想要取得PMP®认证的人来说非常重要，为了让大家更好备考PMP®考试，接下来，我们说说PMP®知识点：概率和影响矩阵。
基于38khz的NEC协议红外发射简易电路图NEC协议产生红外光数据编码 0 1结合程序红外接收接收电路解码过程解码代码 红外发射通过通过红外二极管发射红外光，三极管的状态来控制。 红外模块一般都是三个引脚，vcc,gnd，dat,通过控制dat口的来控制发射红外光。简易电路图 将数据口连接到单片机的引脚为上，控制io口的电平状态，来控制三极管的导通状态，从而发射红外光。NEC协议NEC协议特点
理解混淆矩阵概念混淆矩阵（Confusion Matrix），一个分类模型的评价指标，统计归对类、归错类的样本的个数（对图像来说就是样本就是所有像素），然后把结果放在一个表里展示出来，这个表就是混淆矩阵。初步理解混淆矩阵以二分类混淆矩阵作为入门，多分类混淆矩阵都是以二分类为基础作为延伸的！Q： 什么是二分类？A： 顾名思义，分类器（又叫：网络模型、学习器）对两个类别进行分类处理的问题，就叫二分类对
火箭发射
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2011-02-21 21:07:00
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什么是转移概率矩阵(Transition Probability Matrix) 转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P(k)表示k步转移概率矩阵。
转移概率矩阵的特征 转移概率矩阵有以下特征： ①,0≤Pij≤1 ②，即矩阵中
1. Markov Process我们一步一步来讲解 Markov Decision Process。按顺序，从 Markov Process 到 Markov Reward Process，再到 Markov Decision Process。 1.1 Markov Property马尔可夫过程（Markov process）的集合就是具有马尔可夫性质（
这两天整理以前收集的文章发现之前写的这个水瓶内的水上升动画如何制作的文章。就是记录点心得没太多内容所以就不搬过来了。 。Emitter - EmitterA grid fluid emitter always needs an object applied to be able to generate particles. The following settings are used t
