贝叶斯原理1、其最根本的原理同样是利用统计学知识进行推导的,实际就是计算某些特征的组合为某一类的概率,根据概率大的来判断属于哪一类别,这样解释是不是有点抽象,没关系,下面举一个小小的例子就能很快理解了2、假设有这样一组数据现在问题为:一个打喷嚏的建筑工人,请问他患上感冒的概率有多大,用公式表示就是求P(感冒/打喷嚏*建筑工人),此时就可以根据我们的概率公式有P(感冒/打喷嚏*建筑工人)=P(感冒)
# 概率与程序设计:用Python进行选取概率分析 在我们的日常生活中,概率无处不在。我们常常需要在不确定性中做出选择,比如选择某件商品、选择旅行路线、甚至选择最佳投资策略。本文将介绍如何使用Python进行概率分析,并通过简单的代码示例来帮助你更好地理解选取概率的概念。此外,本文还将展示如何使用Mermaid语法创建旅行图和饼状图,进一步可视化数据。 ## 什么是选取概率选取概率是指在
原创 8月前
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1、生成随机数的方法  Function SetEmpId() As String Dim ref As String Randomize ref = Int(( 99999 - 10000) * Rnd
转载 2024-08-14 17:39:32
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# Python 中的概率选取方法指南 ## 一、介绍 概率选取是指根据特定概率从多个选项中随机选择某一项。在 Python 中,我们可以通过几个简单的步骤来实现这一功能。本指南将引导初学者通过具体示例来掌握如何使用 Python 实现概率选取。 ## 二、工作流程 下面是实现 Python 概率选取的基本步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 |
原创 10月前
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一、概率列表+样本列表        任务描述:我们常常拥有一个概率列表和样本列表,表示每一个样本被选中的概率,并且在概率列表中,概率之和为1。比如,[0.7, 0.2, 0.1]和['钢铁侠', '美国队长', '雷神'],两个列表中的元素一一对应;并且,这两个列表共同表示:'钢铁侠'有0.7的概率被选中,'美国队长'有0.2的概率被选中,'雷神'有0.1
转载 2024-01-17 06:03:25
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算法入门到放弃: 我为什么要研究算法?我又不是开发?我是QA而已?为啥.....背景:之前有遇到一个问题:自动化测试过程中,测试人员编辑的大量的用例脚本,由于测试周期较短,我们需要着重执行其中重要的脚本(非必需),也就是说对一些脚本配置权重,在执行测试的过程中,让他们执行的可能性增大,并有可能重复执行。那好,你觉得怎么处理才好?解决:我的拙见就是:直接上代码#!/usr/bin/env pytho
↓↓↓ 程序执行效果如下 ↓↓↓01、源码import random import tkinter as tk def Lottery(): num = random.randint(1,100) lab2.config(text=num,fg="red") window = tk.Tk() window.title("抽奖小程序")
我们知道让机器给出该数据属于哪一类这样问题明确的答案是有困难的,当有一些误差存在的时候,我们希望机器可以判断属于哪一类的概率更大一些,以此来划分数据。如上图所示,我们有一个数据集,他有两类数据组成,现在有一个新的数据点(x,y),我们需要判别它属于哪个数据集,我们已经学了两种方法:(1)使用第一章的kNN,进行大量的距离计算来判断这个点属于哪一类。(2)使用第二章的决策树,先根据已有数据的特征来划
Python3 实现朴素贝叶斯分类贝叶斯定理朴素贝叶斯源代码样例测试 贝叶斯定理贝叶斯定理是由已知事件概率和条件概率计算未知条件概率概率推理算法,其公式如下: 其中,P(Bi|A)是要计算的目标条件概率,表示事件 A 发生的条件下,事件 Bi 发生的概率。Bi 为互斥且完整的事件 B1,B2,……,Bn 中的一项P(Bi)P(A|Bi)是联合概率P(A Bi),表示事件 A 和事件 Bi 同时
# Python中矩阵选取的方法 在Python中,我们经常会遇到需要对矩阵进行操作的情况,例如选择矩阵中的某些列。本文将介绍如何使用Python中的numpy库来选取矩阵中的数据。 ## Numpy库简介 Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库,它提供了一个强大的多维数组对象和一系列用于操作数组的函数。在处理矩阵和数组时,numpy是非常实用的工具。 ## 矩阵列选
原创 2024-03-20 07:00:36
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# Python List 选取Python中,列表(list)是一种非常常用的数据结构,用于存储一组有序的元素。通常情况下,我们会对列表进行整体操作,例如对列表中的元素进行遍历、查找、添加、删除等。但有时候,我们需要按列选取列表中的元素,即只选择其中的某一列,这在数据处理和分析中是非常常见的需求。本文将介绍如何在Python选取列表中的元素,并给出相应的代码示例。 ## 列表(
原创 2024-05-03 04:49:58
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# 教你如何实现Python DataFrame条件选取 ## 1. 了解问题 在实际的数据处理过程中,我们经常需要根据某些条件筛选出DataFrame中符合条件的数据。比如,我们希望选取DataFrame中某一列值大于10的行,或者选择某一列中包含特定关键词的行等等。那么,如何实现Python DataFrame条件选取呢?接下来我将向你详细介绍整个实现的流程。 ## 2. 实现步骤
原创 2024-06-09 04:10:50
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@Author:Runsen @Date:2020/6/8 我的Python教程,不断整理,反复学习今日,我决定继续更新Python教程,今天就见识下刷Leetcode的快乐。 剑指 Offer 系列 面试题03.:数组中重复的数字先来一个简单的,见面礼。题目来源于 LeetCode 上的剑指 Offer 系列 面试题03. 数组中重复的数字。题目链接:https://le
文章目录最便捷的实现方法问题背景代码实现及测试更为鲁棒的函数封装实现 最便捷的实现方法对于概率p(0~1之间的浮点数),采用random.random()方法生成一个介于0~1之间的均匀的浮点数R,如果R<p,则执行代码,否则不执行。def random_unit(p: float): if p == 0: return False if p == 1:
一、概率分布概率分布,是概率论的基本概念之一,主要用以表述随机变量取值的概率规律。为了使用的方便,根据随机变量所属类型的不同,概率分布取不同的表现形式。概率分布包括离散概率分布和连续概率分布。离散数据:数据由一个个单独的数值组成,其中的每一个数值都有相应概率。连续数据:数据涵盖的是一个范围,这个范围内的任何一个数值都有可能成为事件的结果。离散概率分布包括:伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布连
统计与概率分不开,概率论是统计的基础。概率思维统计思维概率分布使用python的Scipy模块的statistc函数计算分布,并用matplotlib绘制图形。一、概率思维1、随机变量是量化随机事件的函数,用于将随机事件每一个可能出现的事件结果赋予一个数值。2、概率分布分类:1) 离散随机变量:结果可以列出,明天是否下雨、抛硬币2) 连续随机变量:变量中有无数结果,明天下雨量,结果有很多分布:数据
 虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求。但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚至是几十倍(这里不考虑算法的因素,只考虑语言方面的因素)。很多时候,我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢,从而心安理得地放弃深入探究。  &nb
Python中,我们经常需要处理矩阵数据,其中一项常见的需求是指定列选择数据。有时候,我们只对矩阵的某几列感兴趣,而不是整个矩阵的所有数据。在这种情况下,可以使用Python提供的一些库和方法来轻松实现这一目标。 在Python中,一个常用的库是NumPy,它提供了丰富的矩阵操作功能。下面我们将介绍如何使用NumPy库来指定列选取矩阵数据。 假设我们有一个5行3列的矩阵数据,我们想要按第
原创 2024-03-20 07:00:19
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# Python表头选取某些列 ## 1. 引言 在数据分析和处理中,我们经常需要从数据集中选取特定的列进行处理。在Python中,我们可以使用Pandas库来方便地实现表头选取某些列的操作。本文将介绍如何使用Pandas库来实现这一功能,并提供相应的代码示例。 ## 2. Pandas库简介 Pandas是一个强大的数据处理和分析库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。其中最重要的数
原创 2023-08-18 06:28:31
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标签:1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率统计知识进行分类,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率),然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说:当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时,朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型;当各特征相关性较小时,朴素贝叶斯分类性能最为良好。另
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