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
原创
2022-06-30 14:56:47
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# 用Python根据概率产生随机数
在编程中，生成随机数是一个非常常见的需求。在某些情况下，我们需要根据一定的概率来生成随机数。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了很多库和函数来帮助我们实现这个目标。本文将介绍如何使用Python生成根据概率分布的随机数，并给出相应的代码示例。
## 随机数生成函数
Python中的`random`模块提供了生成随机数的函数。其中，`random
原创
2024-06-04 04:39:33
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正态分布也称常态分布或常态分配，是连续随机变量概率分布的一种，是在数理统计的理论与实际应用中占有重要地位的一种理论分布。自然界人类社会，心理与教育中大量现象均按正态形式分布。例如能力的高低，学生成绩的好坏，人们的社会态度，行为表现以及身高、体重等身体状态。（高斯Carl Friedrich Gauss） 正态分布是由阿伯拉罕·德莫弗尔(Ab
# 使用Python以固定的概率产生随机数
在数据科学和编程中，我们经常需要生成随机数。有时，我们希望根据特定的固定概率生成这些随机数。在这篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现这一目标。
## 流程概述
下面是我们实现这一功能的主要步骤：
| 步骤序号 | 步骤描述 |
|----------|-----------
原创
2024-09-03 06:59:33
30阅读
1.什么是概率分布概率分布三问：1.什么是随机变量?随机变量是量化随机事件的函数。随机变量将随机事件量化并将随机事件可能发生的结果映射为数字2.什么是概率函数?概率函数是计算随机变量结果发生可能性的函数3.什么是概率分布?概率分布是随机变量结果发生概率的图形化展示，即概率函数的可视化图形2. 离散概率分布离散概率分布指的是离散随机变量的概率分布，离散随机变量一般是计数得到的数值2.1 伯努利分布：
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2024-04-26 18:28:42
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多元正态分布(多元高斯分布)直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下：这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是高斯分布的概率分布值最大的位置，进行采样时也就是采样的中心点。而协方差矩阵在多维上形式较多。协方差矩阵一般来说，协方差矩阵有三种形式，分别称为球形、对角和全协方差。以二元为例：为了方便展示不同协方差矩阵的效果，我们以二维为例。(书上截的图，凑活着看吧，是在不想画图了)其实从这个图上可
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2024-07-26 15:49:12
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前言这篇博客主要讲解卷积神经网络（CNN）的历史、模块、特点和架构等等1. CNN历史CNN最早可以追溯到1968Hubel和Wiesel的论文，这篇论文讲述猫和猴的视觉皮层含有对视野的小区域单独反应的神经元，如果眼睛没有移动，则视觉刺激影响单个神经元的视觉空间区域被称为其感受野（Receptive Field）。相邻细胞具有相似和重叠的感受野。感受野大小和位置在皮层之间系统地变化，形成完整的视觉
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2024-06-07 11:36:12
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# 产生式规则、Java、置信度与概率
## 引言
在人工智能和机器学习领域，产生式规则是一种常用的知识表示和推理方法。它可以用于描述问题领域中的知识和规则，并用于推断和推理。Java作为一种常用的编程语言，可以很好地支持产生式规则的实现和应用。本文将介绍产生式规则的概念和基本原理，以及如何在Java中实现和应用这些规则。同时，我们将讨论如何使用置信度和概率来评估产生式规则的可信度和准确性。
原创
2023-08-05 07:13:19
223阅读
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。”了解数据的分布有助于更好地模拟我们周围的世界。它可以帮助我们确定
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2023-11-16 13:54:42
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# Python 随机生成掩膜（Mask）的简单方法
在计算机视觉和深度学习中，掩膜（mask）通常用于标识图像中的特定区域。掩膜可以是二值的（例如，0和1）或者多类别的（不同的整数值）。在某些应用中，我们可能希望以一定概率生成特定形状的掩膜。本文将介绍如何使用Python实现这一目标。
## 目标
我们希望创建一个给定形状的掩膜，并根据指定的概率决定该形状是否出现在掩膜中。举例来说，我们可
原创
2024-10-23 05:33:40
249阅读
python统计分布和概率 When studying statistics, you will inevitably have to learn about probability. It is easy lose yourself in the formulas and theory behind probability, but it has essential uses in both
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2023-09-12 11:33:27
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最近遇到一个有趣的需求，大概意思就是：编写一个方法，其输出是true或者false，并且该方法调用量很大，我们无法预测每次调用该方法究竟会产生什么结果，但产生true的概率是（或者说非常接近）预先设定好的（比如20%)。
为了实现这个需求，可以采取这样一种思路：
1，建立一个BitSet，size设为100。然后随机产生X个下标，然后将这些下标对应的位置设为true。 
原创
2010-12-07 18:27:12
612阅读
1. 古典概型中条件概率的计算条件概率是将样本空间限制在上，的概率。因此，我们可以利用《概率统计Python计算：解古典概型问题》定义的函数P(A, S)，计算古典概型中的条件概率。这只需对两个参数A和S分别传递和即可。例1 一盒子装有4只产品，其中有3只一等品，1只二等品。从中无放回地抽取产品两次，每次任取一只。设事件为“第一次取到的是一等品”，事件为“第二次取到的是一等品”。求条件概率。解：
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2023-08-28 14:09:43
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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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在MLE估计的情况下，我们对未知参数的分布一无所知。而在MAP估计的情景下，我们对未知参数会有一个先验的分布认知，例如在上一个抛硬币例子中，我们事前清楚正面朝上的概率是50%。在此基础上，我们通过样本数据对先验概率进行“调节”，最终得到一个最大化的参数估计。数学表达式为：上述公式中，P (Θ)就是参数的先验概率分布，P(x1,x2,…,xn|Θ)是样本的联合分布函数。我们的目标是：由于分母是常数，
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2024-03-31 07:41:23
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实验一抛硬币试验的模拟利用python产生一系列0和1的随机数，模拟抛硬币试验。验证抛一枚质地均匀的硬币，正面向上的频率的稳定值为0.5。 实验步骤 （1）生成0和1的随机数序列，将其放入列表count中；也可用函数表示。 （2）统计0和1出现的次数，将其放入a中。a[0],a[1]分别表示0和1出现的次数。 （3）画图展示每次实验正面向上出现的频率import matplotlib.pyplot
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2023-08-14 15:49:10
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在本文中，将给大家介绍常见的8种概率分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验
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2023-08-06 12:02:53
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random模块实现了这种分布的伪随机数生成器，随机数可以被应用于数学、安全等领域，并且也经常被嵌入算法中，用以提高算法效率，在机器学习算法中对随机数的设定是必要的一步，并且随机数的设定会影响算法的好坏。random模块提供的函数是基于random.Random类的隐藏实例的绑定方法，几乎所有模块函数都依赖于基本函数random()，random()函数在半开放区间[0.0, 1.0)内均匀生成随
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2023-08-06 21:17:40
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离散型概率分布二项分布二项试验满足以下条件的试验成为二项试验：试验由一系列相同的n个试验组成；每次试验有两种可能的结果，成功或者失败；每次试验成功的概率是相同的，用p来表示；试验是相互独立的。设x为n次试验中的成功的次数，由于随机变量的个数是有限的，所以x是一个离散型随机变量。x的概率分布成为二项分布。Python实现>>> import numpy as np
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2023-08-08 13:42:12
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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
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2024-01-17 06:03:25
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