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
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2024-01-17 06:03:25
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# Python实现按概率值采样
在数据分析和机器学习中，按概率值进行采样是一种非常常见的方法。通过这种方式，我们可以从复杂的数据集中抽取出具有代表性的样本，进而进行分析或建模。在本文中，我们将探讨如何在Python中实现按概率值采样，并结合一个实际问题进行说明。
## 问题背景
假设我们要设计一个旅游推荐系统，推荐用户可能感兴趣的目的地。我们有几十个目的地以及它们的受欢迎程度（可以理解为某
原创
2024-08-29 04:11:52
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# Java实现指定概率的抽奖系统
在许多应用场景中，如电商促销、游戏活动等，我们需要实现一个抽奖系统，让参与者以一定的概率获得奖品。本文将介绍如何使用Java语言实现一个简单的概率抽奖系统。
## 概率抽奖原理
概率抽奖的核心是随机数的生成和概率的控制。在Java中，我们可以使用`java.util.Random`类来生成随机数，并通过数学方法来控制随机数的分布，以实现不同的概率。
##
原创
2024-07-27 04:38:40
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# Python：按指定概率返回布尔值的实现
在编程中，有时我们需要根据预设的概率生成布尔值，例如在游戏、模拟、或机器学习模型中。Python提供了一些简单的方法来实现这一目标。
## 概念概述
布尔值是Python中的基本数据类型，只有两个取值：`True`和`False`。在一些场景下，我们希望根据一个显式的概率（例如70%或30%）返回这两个值。最简单的方法是使用Python内置的`r
原创
2024-10-23 04:16:32
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# Python按概率随机选N个值
## 介绍
在Python中，有时我们需要根据一组值的概率来选择其中的一些值。比如，我们有一个列表，每个元素都有一个对应的概率，我们需要按照这些概率随机选择其中的N个值。本文将教会你如何实现这一功能。
## 流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(输入列表和概率) --> B(计算累计概率)
原创
2023-11-11 04:55:32
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↓↓↓ 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")
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的概率推理算法，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
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2023-10-13 22:55:59
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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
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2024-06-14 10:09:56
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抽卡(概率论)传送门思路：反向考虑，pans=1−p(一张卡都抽不到)p_{ans}=1-p_{(一张卡都抽不到)}pans=1−p(一张卡都抽不到)第iii个卡池抽不到卡的概率为pi=ai−biaip_i=\dfrac{a_i-b_i}{a_i}pi=aiai−bi因为每个事件是独立事件，所以：p(一张卡都抽不到)=p1×p2⋯×pnp_{(一张卡都抽不到)}=p_1\times p_2\dots\times p_np(一张卡都抽不到)=p1×p2⋯×pn对于除法取余，就
原创
2022-01-22 14:29:57
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抽卡(概率论)传送门思路：反向考虑，pans=1−p(一张卡都抽不到)p_{ans}=1-p_{(一张卡都抽不到)}pans=1−p(一张卡都抽不到)第iii个卡池抽不到卡的概率为pi=ai−biaip_i=\dfrac{a_i-b_i}{a_i}pi=aiai−bi因为每个事件是独立事件，所以：p(一张卡都抽不到)=p1×p2⋯×pnp_{(一张卡都抽不到)}=p_1\times p_2\dots\times p_np(一张卡都抽不到)=p1×p2⋯×pn对于除法取余，就
原创
2021-08-10 10:07:25
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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:
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2024-03-05 14:54:05
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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
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2023-08-04 16:38:14
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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
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2023-09-24 09:34:01
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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
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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2023-10-11 20:11:55
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# Python按概率选择结果
在Python编程中，经常会遇到需要按照一定的概率来选择结果的情况。这在模拟实验、机器学习、游戏开发等领域都是非常常见的需求。本文将介绍如何在Python中实现按照概率选择结果的方法，并通过示例代码来详细说明。
## 概率选择方法
在Python中，我们可以使用`random`模块来生成随机数，然后根据不同的概率范围来选择相应的结果。一种常见的方法是使用`ra
原创
2024-05-09 05:35:27
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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)
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2023-10-18 22:52:15
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朴素贝叶斯（NB）[学生党学习笔记，如有错误谢谢各位大佬指出] 所用书籍：《统计学习方法》-李航一、概述 朴素贝叶斯模型首先基于特征条件独立假设，学习输入的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 同时这也表明了朴素贝叶斯是一种生成式模型，是基于概率进行学习并分类的。 关于生成式模型与判别式模型，大家可以点链接看看这篇文章[戳这里] 相对于
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2023-09-27 15:23:48
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在Python编程中，有时我们会遇到需要按照一定概率来读取列表数据的情况。这种情况下，我们可以利用Python的random模块来实现按概率读取列表数据的功能。
首先，我们需要导入random模块：
```python
import random
```
接下来，我们可以定义一个包含数据的列表，以及对应的概率列表。假设我们有一个包含1到5五个数字的列表，我们可以定义一个对应的概率列表，例如[
原创
2024-05-15 07:06:08
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伯努利分布理解：抛一次硬币的实验，只有两个结果，正面or反面from scipy import stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
#下载中文字体
SimHei = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:\working\Si
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2023-06-06 20:10:28
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