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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一、参数估计简介 很多情况下，我们只有有限的样本集，而类条件概率密度函数p(x|ωi)和先验概率P(ωi)是未知的，需要根据已有样本进行参数估计，然后将估计值当作真实值来使用。 由给定样本集求解随机变量的分布密度函数问题是统计机器学习和概率统计学的基本问题之一。解决该问题的方法包括参数估计和非参数估计两大类：1.参数估计方法 已知概率密度函数的形式而函数的有关参数未知，通过估计参数来估计概率密度函
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2023-08-11 09:55:13
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某班级有n个人，(n<=365)问至少有两个人的生日在同一天的概率有多大？由于如果使用公式的话365^300次方计算量很大,所以使用迭代的方式for n in range(1, 366):
s = 1
for i in range(n):
s *= (365 - i) / 365
print(n, 1-s)n=50 时 已经很大了组合数的计算,默认使用小数,可以指定使用整数计算from sc
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2023-06-05 15:15:49
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概率问题是最方便使用计算机计算的问题。因为计算机可以模拟大量的重复计算工作，难以理解的概率问题，通过计算机代码一算就很容易算出正确结果出来。今天就为大家讲解下如何通过python来计算一道很有名的酒鬼概率问题。问题：已知某酒鬼有90%的日子都会出去喝酒，
喝酒只去固定三家酒吧。
今天警察找了其中两家酒吧都没有找到酒鬼。问：酒鬼在第三家酒吧的几率？我是通过如下方式计算这个概率问题的。注释也写了，不清
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2023-12-15 09:53:40
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from fractions import Fraction
from scipy.special import comb, perm
awardlist = []
print(
"""
题目:百货超市现有一批快到期的日用产品急需处理，超市老板设计了免费抽奖活动来处理掉了这些商品。纸箱中装有大小相同的20个球，10个10分，10个5分，从中摸出10个球，摸出的10个球的分数之和即为中奖分数
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2024-07-04 20:05:48
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在数据分析与机器学习领域中，求先验概率是一个基本而又重要的步骤，特别是在处理不确定性和做出推断时。在这篇博文中，我将详细介绍如何在Python中计算先验概率，并配合实现过程中的各种结构和图表，帮助大家更好地理解和操作。
## 版本对比
在Python中进行概率计算，常用的库有`numpy`、`scipy`和`pandas`等。以下是这些库在处理先验概率时的特性对比。
| 版本
随机变量+抽样统计基础思维导图总结概率分布和抽样的python实现伯努利分布 Bernoulli Distribution%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
#定义随机变量：1次抛硬币X = np.arange(0,2,1) #成功指正面朝上记录为
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2024-02-28 13:40:14
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最近利用碎片时间在读Allen B.Downey的《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》，顺便用手机上的Pythonista写实例。因为Pythonista没有scipy科学计算包，遇上需求标准正态累积分布函数的时候就只能抓瞎，为此决定自己写一个。累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）就是概率密度函数（Probability Density
# 概率在Java中的应用
## 引言
概率是数学中的一个重要分支，它用于描述随机事件发生的可能性。概率的应用领域非常广泛，包括统计学、计算机科学、金融等。在本文中，我们将介绍在Java编程中如何计算概率，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解概率的计算方法。
## 概率的基本概念
在开始介绍Java中的概率计算之前，让我们先来了解一些概率的基本概念。
### 随机事件
随机事件是指在
原创
2023-08-04 15:02:49
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看题编写一个模拟同时掷两个骰子的程序 要用Random类模拟产生第一个骰子，然后再产生第二个骰子，将第二个结果相加，相加的和等于7的可能性最大，等于2和12的可能性最小。 程序模拟掷3600次骰子，判断求和结果是否合理， 共有6种情况是7，故在3600次掷骰子的结果中应当有1/6的可能性是7。问题分析：模拟掷骰子，首先考虑它的随机性，使用Random类产生随机数进行掷骰子完成随机性分析，接着考虑随
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2023-10-17 22:02:47
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# Python求联合概率密度分布
## 概述
在概率论和统计学中，联合概率密度函数（Joint Probability Density Function，简称JPDF）用于描述两个或多个随机变量之间的联合概率分布。Python是一种功能强大的编程语言，可以方便地进行概率密度函数的计算和可视化。本文将介绍如何使用Python求解联合概率密度分布，并提供相关的代码示例。
## 什么是联合概率密度
原创
2023-10-10 07:02:37
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【例题】设X和Y的联合密度函数为： 计算（1）P{X>1,Y<1} （2）P{X<Y}类型题概述这类给联合密度函数求概率的题实质上就是二重积分，被积函数是联合密度函数，积分区域是两个给出区域的交集：联合密度函数有意义的区域（即不为零的区域）与所求概率花括号中表示的区域（没看懂？没关系，结合例题秒懂！）例题解析来看具体例题：（1） P{x>1, Y<1}首先联合密度函数
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2023-10-17 22:04:44
240阅读
问题如下：1990 年，美国马里兰州的 Craig Whitaker 给 Parade 杂志的「问问玛丽莲」（ Ask Marilyn ）专栏写了一封信，向这个专栏的主持人玛丽莲·沃斯·莎凡特（ Marilyn vos Savant ）提出了一个概率问题：「假设你正在参加一个电视节目。舞台上有三扇门，其中一扇门的后面是汽车，另外两扇门的后面是山羊。你当然是想选中后面有汽车的那扇门。你随便选择了一扇
# Python 实现 t 分布概率的指南
在统计学中，t 分布是一个非常重要的分布，常用于小样本的平均值估计。当你想要使用 Python 来求出 t 分布的概率时，实际上可以通过几个简单的步骤来实现。本文将引导你通过一个清晰的流程，学习如何使用 Python 来计算 t 分布的概率。
## 流程概述
我们可以把求 t 分布概率的过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
前言正太分布是一个很重要的概率分布，又名高斯分布，在统计学、数据科学、机器学习等领域有着广泛应用。在日常生活中，人群的身高、鞋码、成年人的血压、班级的成绩、测量误差等都近似服从正太分布。一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布。正太分布曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称，故常称之为钟形曲线。实现思路正太分布公式：其中为期望，为方差当（，）时，有标
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2024-05-24 15:45:50
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python积累一、逐渐积累python逐渐积累python积累_2python类_常用写法1python模块文本中回车空格总结python time模块图表记忆函数作用域 用指针理解反射生成器python作用域链需要细心的os.walk设计模式应用1按照场景写出实际的几个人物和事件类2设计结构3 根据结构添加结构类和抽象类设计模式总结疑难问题汇总python常见面试问题python基
第三节、古典概率与条件概率古典概率模型：等可能概型（1）有限个样本点（基本事件）（2）每个样本点（基本事件）是等可能发生的（即等概率的） 因此在计算古典概率时候，一般不用把样本空间详细写出，但一定要保证样本点的等可能。计算古典概率，主要用到排列组合的知识。计算的关键是基本事件、样本空间的选定以及基本事件数的计算。计数方法常用的有三种：列举法（直接查数法）集合对应法：加法原理、乘法原
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2024-01-01 21:57:24
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# 使用Python求二项分布概率
二项分布是描述在独立试验中某个事件发生次数的概率分布。它由两个参数定义：试验次数 \( n \) 和每次试验中事件发生的概率 \( p \)。在这篇文章中，我将带你逐步实现一个Python程序来求二项分布的概率。
## 工作流程
以下是实现求二项分布概率的几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Python求样本点概率密度
在数据分析与统计学中，概率密度函数（PDF，Probability Density Function）是描述随机变量分布的重要工具。对于给定的样本点，我们可以通过解析方法或数值方法计算其概率密度。在本文中，我们将探讨如何使用Python来计算样本点的概率密度，并提供相应的代码示例。
## 什么是概率密度？
概率密度是一个函数，描述了随机变量在各个取值上的可能
原创
2024-08-14 06:12:36
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一、先验概率的定义假设有随机变量θ，其取值仅为0或1；另有事件X，其取值仅为a或b。我们又令当θ = 0时，X = a；当θ = 1时，X = b。也就是说，θ的取值决定了X的取值。现在，我们做一个游戏，游戏要求我们在不知道θ是多少（0或1）的情况下，估计X的值。 怎么办？由于θ的取值决定了X的取值，只要我们知道θ的取值，问题迎刃而解。θ可以取0，也可以取1。直观感觉告诉我们，θ有50%
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2023-11-11 07:24:15
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