算法很简单，x是我们最终要输出的数字，只要它不在[0, 3)范围内，就不断地调用Rand5来更新它。直观地看，算法输出的数字只有0、1、2这三个，而且对任何一个都没有偏袒，那么显然每个数字的概率都是1/3，那让我们来严格地计算一下。以输出0为例，看看概率是多少。x的第一个有效数值是通过Rand5得到的。Rand5返回0的概率是1/5，如果这事儿发生了，我们就得到了0， 否则只有当Rand5返回3或
转载
2023-08-10 19:50:51
177阅读
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
转载
2023-08-14 15:49:10
161阅读
一、伯努利分布（Bernoulli Distribution）#导入包#数组包import numpy as np#绘图包import matplotlib.pyplot as plt#统计计算包的统计模块from scipy import stats'''arange用于生成一个等差数组，arange([start, ]stop, [step, ]使用见文档：https://docs.scipy
转载
2024-05-22 17:18:57
52阅读
朴素贝叶斯算法及Python的简单实现贝叶斯算法起源于古典数学理论，是一种分类算法的总称。它以贝叶斯定理为基础，假设某待分类的样本满足某种概率分布，并且可以根据已观察到的样本数据对该样本进行概率计算，以得出最优的分类决策。通过计算已观察到的样本数据估计某待分类样本的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该样本属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该样本所属的类。先验概率是根据以往经验
转载
2024-02-02 10:25:14
33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：
转载
2023-08-28 14:09:43
200阅读
谷歌的AI击败了一位围棋巨匠，是一种权衡人工智能忽然的快速开展的方式，也提醒了这些技术如何开展而来和未来能够如何开展。人工智能是一种将来性的技术，目前正在努力于研讨本人的一套工具。一系列的停顿在过去的几年中发作了：无事故驾驶超越300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑；IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从抵消费者兴味到以万亿记的图像的复杂数据集停止
百度权重我相信是SEOer都想弄懂弄透的一个东西,百度权重的算法经常会让SEOer们感到头疼,今天我们来详细分析一下. 百度权重,本来的含义应该是百度对一个网站的整体评价.这里说的百度权重,是站长工具等网站上的根据网站关键词(指数)在百度的排名给出的一个数值 .注意,是非官方的定义. 关于百度权重的权威性.首先,大多数站长已经了解到一点,很多网站给出的百度权重数值很多时候是不一致的.所
一、先验概率、后验概率、贝叶斯公式、 似然函数 在机器学习中，这些概念总会涉及到，但从来没有真正理解透彻他们之间的联系。下面打算好好从头捋一下这些概念，备忘。1、先验概率先验概率仅仅依赖于主观上的经验估计，也就是事先根据已有的知识的推断，先验概率就是没有经过实验验证的概率，根据已知进行的主观臆测。如抛一枚硬币，在抛之前，主观推断P（正面朝上） = 0.5。2、后验概率后验概率是指在得到“
转载
2023-09-18 08:38:35
107阅读
目录基于贝叶斯决策理论的分类方法条件概率使用条件概率来分类使用朴素贝叶斯进行文档分类使用python进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量训练算法：从词向量计算概率测试算法：根据情况修改分类器文档词袋模型概率论是许多机器学习算法的基础，深刻理解这一主题就显得十分重要。这所以称之为朴素，是因为整个刑事化过程中只做最原始、最简单的假设。举个例子说明朴素：假设bacon出现在unhealthy后面与出
转载
2024-07-08 10:15:04
437阅读
概率分布的python实现
接上篇概率分布，这篇文章讲概率分布在python的实现。文中的公式使用LaTex语法，即在\begin{equation}至\end{equation}的内容可以在https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php?lang=zh-cn页面转换出
正确的格式二项分布(Binomial Distribution)包含n
转载
2023-05-28 15:35:19
370阅读
Java8实战-总结26用流收集数据分组多级分组按子组收集数据 用流收集数据分组一个常见的数据库操作是根据一个或多个属性对集合中的项目进行分组。就像前面讲到按货币对交易进行分组的例子一样，如果用指令式风格来实现的话，这个操作可能会很麻烦、啰嗦而且容易出错。但是，如果用Java 8所推崇的函数式风格来重写的话，就很容易转化为一个非常容易看懂的语句。来看看这个功能的第二个例子：假设要把菜单中的菜按照类
## Python计算联合概率和条件概率
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python计算联合概率和条件概率。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[输入数据]
C[计算联合概率]
D[计算条件概率]
E[结束]
A --> B
B --> C
C --> D
原创
2024-01-18 03:48:56
371阅读
# Python数字概率计算实现指南
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[输入参数] --> B(生成随机数)
B --> C(计算概率)
C --> D(输出结果)
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class RandomNumberGenerator {
+ generat
原创
2024-03-01 04:51:24
135阅读
# Python计算转移概率的科普文章
## 引言
在许多领域中，转移概率是一个重要的概念。它通常用于描述一个状态转移到另一个状态的可能性。在机器学习、统计分析、自然语言处理等领域中，转移概率的计算能够帮助我们理解数据关系和趋势。本文将介绍如何用Python计算转移概率，并提供相关的代码示例。
## 什么是转移概率
转移概率是描述从一个状态转移到另一个状态的概率。在马尔科夫链中，转移概率用
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
>>
转载
2023-08-08 13:42:12
291阅读
下面来推导概率论的加和与乘法规则
假设两个随机变量X和Y，随机变量X可以随机取任意的\(x_i, i=1,2,..., M\)，随机变量Y可以随机取任意的\(y_j,j=1,2,...,L\)。进行N次试验，对X和Y都进行了取样，把\(X=x_i\)且\(Y=y_i\)出现的试验次数记为\(n_{ij}\)。并且把X取值为\(x_i\)（与Y的取值无关）出现的试验次数记为\(c_i\), 类似
转载
2023-09-08 19:10:53
225阅读
目录0. 前言1. 随机变量1.1 随机事件1.2 概率1.2 随机变量1.3 离散随机变量1.4 连续随机变量1.5 随机变量的概率分布2. 概率函数2.1 概率质量函数¶2.2 概率密度函数2.3 累积分布函数2.4 百分点函数(PPF)2.5 Survival Function2.6 Inverse Survival Function2.7 风险函数Hazard Function2.8 累积
转载
2024-02-09 22:06:21
50阅读
泊松分布import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
'''第1步，定义随机变量：1次抛硬币成功指正面朝上记录为1，失败指反面朝上记录为0'''
X = np.arange(0, 2,1)
'''第2步，求对应分布的概率:概率质量函数 (PMF)它返回一个列表，列表中每个元素表示随机变量中对应值
转载
2024-05-27 11:01:43
78阅读
这篇文章我们将使用 requests 调用天气查询接口，实现一个天气查询的小模块，下面先贴上最终的效果图现有接口查询格式：其中，city_code 为城市代号接口返回数据格式：>>> import requests>>> import pprint # 用于格式化打印字典类型数据>>> url = 'http://t.weather.sojso
转载
2023-12-06 19:53:44
36阅读
# Java抽奖综合概率计算方案
抽奖活动是吸引用户参与的一种常见方式，而计算抽奖的概率是评估抽奖活动的重要指标之一。本文将介绍如何使用Java编程语言来计算抽奖的综合概率，并提供代码示例来解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设有一个抽奖活动，参与者可以抽取奖品A、奖品B或者未中奖。其中，奖品A中奖概率为10%，奖品B中奖概率为5%，未中奖概率为85%。现在需要计算在进行100次抽奖活动
原创
2024-04-18 06:03:47
81阅读
