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:
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
import java.util.Random; import org.junit.Test; public class Demo1 { public void getChance(int percentage){ Random random = new Random(); int i = random.nextInt(99); if(i>=0&&am
