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
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2023-12-14 11:13:09
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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
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2023-12-18 19:30:47
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【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
原创
2024-01-26 23:02:20
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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
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2023-12-22 15:11:05
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在本文中，我们将重点讨论“转移概率矩阵”的Java实现，这一矩阵在诸如马尔可夫链和动态系统建模等多个领域中起着至关重要的作用。通过对转移概率矩阵的实现与优化，我们期望能够提升系统的性能。以下是这一过程的详细记录。
### 背景定位
在现实中，我们需要一种方法来描述系统状态之间的转换，转移概率矩阵就是提供这种描述的工具。假设我们的目标是构建一个用于预测用户行为的模型，转移概率矩阵将帮助我们量化用
java转移概率矩阵稳态代码是一种重要的计算工具，广泛应用于概率论及数据分析中，尤其是在马尔可夫链的研究中。本文将详细介绍如何在Java中实现转移概率矩阵的稳态代码，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用。
### 环境准备
#### 软硬件要求
在开发和运行转换概率矩阵稳态代码之前，需要满足以下软硬件要求：
| 组件 | 最低要求 | 推
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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文章目录4. 特殊函数创建数组（4）全一数组（5）全零数组（6）单位数组（7）对角数组5. 创建随机数组（1）创建n个在0~1之间的随机数，默认一维数组（2）创建服从均匀分布的随机数组（3）创建服从正态分布数组随机数（4）生成随机整数6. 矩阵形态变换（1）重置数组结构（2）展平方法（3）堆叠方法（4）合并方法（5）数组分割7. 数组运算（1）基础运算（2）比较运算（3）逻辑运算（4）数组广播（
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2024-10-29 12:13:26
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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
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2024-01-12 17:40:10
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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
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2024-03-14 18:44:40
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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。
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2023-11-06 02:22:01
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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
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2024-05-03 13:58:36
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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
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2024-03-14 21:45:44
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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（
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2024-01-28 06:31:05
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在处理“Java马尔可夫转移概率矩阵稳态代码”相关问题时，我们可以总结出一系列步骤和最佳实践。在这篇文章中，我们将详细介绍如何从多个维度来理解和解决这一问题。
## 版本对比及兼容性分析
在处理马尔可夫转移概率矩阵的稳态计算时，Java语言经历了几个主要版本的变化。每个版本在性能、库支持和语言特性上都有所不同。
### 时间轴（版本演进史）
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简介[2]Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文，论文里提出了一个新的模型，叫Transformer，这个结构广泛应用于NLP各大领域，是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构，而是只使用attention layer和全连接层就达到了较好的效果，同时解决了RNN/LSTM/GRU中的long dependency
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2023-07-03 13:27:44
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