# Python概率编程入门指南
## 1. 概述
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行概率编程。概率编程是一种建模和推断技术，用于处理不确定性和随机性。通过概率编程，我们可以轻松地描述和解决各种实际问题，例如预测、决策和模式识别等。
在本文中，我们将按照以下步骤来介绍Python概率编程的实现过程：
1. 安装所需的库和工具
2. 定义概率模型
3. 数据建模
4. 推断
原创
2023-09-07 06:36:33
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概率分布抽样-离散random.randint(a,b) # 离散均匀分布 random.randrange([start,]stop[,step]) # 离散均匀分布 离散指数分布-缺失！ 伯努利分布-缺失！ 二项分布-缺失！ 几何分布-缺失！ 泊松分布-缺失！概率分布抽样-伪连续random.uniform(a,b) # 均匀分布 random.random() a=0、b=1的均匀分布 ra
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2023-07-12 21:48:15
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第4章 概率统计
本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式,这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中.
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2008-11-14 21:07:00
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题目描述现在有一个需求，让你统计正常用户发送给正常用户邮件失败的概率:有一个邮件(email)表，id为主键， type是枚举类型，枚举成员为(completed，no_completed)，completed代表邮件发送是成功的，no_completed代表邮件是发送失败的。简况如下:第1行表示为id为2的用户在2020-01-11成功发送了一封邮件给了id为3的用户;...第3行表示为id为1的用户在2020-01-11没有成功发送一封邮件给了id为4的用户;...第6行表示为id为4的
原创
2021-09-03 15:53:11
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题目说, 一局16×16的扫雷游戏刚开始, 只翻开了两格, 分别显示数字1和2, 如下图所示(只画出了3×5的局部示意图).在一个16*16的地雷阵中，有40个地雷。用户点击了两下，出现如图4-21的局面。分析图4-22所示的这个局部。问题1：当游戏中有40个地雷没有发现时，A、B、C三个方块有地雷的概率(P(A)，P(B)，P(C))各是多少？根据数字1和2的
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2022-12-01 19:16:50
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一、概率论基础复习1.1 概率定义概率定义为一件事发生的可能性（例如：扔出一个硬币，结果头像朝上的可能性是多少）P（X) :取值在[0,1]之间1.2 案列：判断女神对你的喜欢情况问题如下：1. ⼥神喜欢的概率？ 2. 职业是程序员并且体型匀称的概率？ 3. 在⼥神喜欢的条件下， 职业是程序员的概率？ 4. 在⼥神喜欢的条件下， 职业是程序员、 体重超重的概率？ 计算结果为下：P(喜欢) = 4/
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2023-12-29 19:59:05
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本文介绍了如何使用 Infer.NET 进行概率性编程。 概率性编程是一种将自定义模型表示为计算机程序的机器学习方法。 借助它可以在模型中包含专业知识，使机器学习系统更易理解。 它还支持在线推断，即在新数据到达时进行学习的过程。
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2021-08-04 14:30:19
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概率编程工具：TensorFlow Probability官方简介 - 知乎
原创
2022-06-10 01:47:09
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（注意本文中出现的 C 代码只是一个大致的描述，并不是实际可运行的代码）先大致介绍一下概率加密 (Probabilistic Encryption)，不用严格的学术定义的话，可以这样说：概率加密是指具有以下性质的公钥加密算法：对于相同的明文，生成的密文随机变化。最基本的 RSA 算法不是概率加密函数，而它的衍生算法 RSA-OAEP 是一个概率加密函数。使用概率加密有什么好处呢？对于非概率加密的公钥加密算法，相同的明文在加密以后，生成的密文相同，那么监听者可以通过比较截获的密文得知同样的消息又被发送了一次，而概率加密就不会有这种问题。举个例子，如果有一个人要买股票，他在网上发送了“买入一万股股
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2013-09-04 19:25:00
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注意：tensorflow api 在 1.1.0 以后迎来重大变化，edward 的稳定版依赖于 tensorflow 1.1.0。
edward是一个支持概率建模、推断的 Python 第三方库，官网地址：A library for probabilistic modeling, inference, and criticism.，其教程 edward tutorials。
其主要实现和支
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2017-06-06 23:19:00
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贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编
原创
2021-08-05 15:07:08
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论文名称：DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04110 论文作者：亚马逊 论文年份：2017 论文被引：558（2022/3/23）
什么是概率预测，如图所示： source：图片来源即不光要预测未来这条曲线（具体的预测值）
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2024-01-31 15:19:09
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贝叶斯推断 && 概率编程初探
原创
2022-12-21 09:35:46
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坦白的讲一个人获得知识的方法有两种，一个是通过别人教，另一种就是自己学，然而通过别人教的方式一般都是需要付出一些金钱的，比如我上学的时候需要教学费，培训的时候就需要教培训费，而且越是有专业性的东西支付的费用就越高。 相对于第一种方法另一种方法自学就显得经济的多，也更能体现出一个人的能力，然而自学却不是每一个人都能很好的掌控的，他需要这个人有控制力，毅力，分析力，理解力，阅读能力，实践能力以良
原创
2016-10-13 11:37:44
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# 井字棋求获胜的概率
井字棋，又称为三连棋或叉圈棋，是一种简单但回味无穷的两人对弈游戏。虽然规则简单，但深入的策略分析和概率计算可以帮助玩家提高自己的游戏水平。本文将探讨如何通过编程来计算井字棋中获胜的概率，并使用Java语言实现这一点。
## 井字棋的基本规则
井字棋是一种在3x3的格子内进行的游戏。玩家轮流在空格中填入"X"或"O"，谁先在横向、纵向或对角线上填满三个相同的符号，即为获
联合概率、边缘概率、条件概率 概念总结 一、总结 一句话总结： 条件概率：设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B) 联合概率：联合概率指的是包含多个条件且所有条件同时成立的
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2020-11-07 19:54:00
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DescriptionAs Harry Potter series is over, Harry has no job. Since he wants to make quick money, (he wants everything quick!) so he decided to rob banks. He wants to make a calculated risk, and grab a
原创
2022-01-12 10:16:13
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分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。从事件到函数 我们已经很清楚函数的概念，g = g(x)是一个典型的函数，输入数据经过g(x)的处理后得到了一个新的输...
原创
2021-06-07 23:15:23
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公式含义在 B 事件发生的情况下，发生 A 事件的概率。这和 A 事件和 B 事件同时发生的概率是不一样的，前者的样本空间为：P(B)N，后者的样本空间为 N。
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2021-07-21 15:14:43
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老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科:先验概率百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的
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2021-05-20 23:57:00
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