概率 性质 极限
第十二节：红黑树性质、相对平衡的原理、与AVL树的区别
一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
概率生成函数（[CTSC2006] 歌唱王国 题解）
如果数列 {p_n} 满足 P(X=i)=p_i（即 {p_n } 为 X 的概率质量函数 PMF 所构成的数列），那么有概率生成函数：F_X(x)=\sum^{+\infty}_{i=0}P(X=i)x^i，概率生成函数具有一些性质，这些性质可以简化我们做题时的一些推导…… ......
CF1864H Asterism Stream【概率 DP，矩阵优化】
给定一变量，初始为 \(1\)，每次等概率随机进行以下两种操作之一： 令 \(x\) 加一。 令 \(x\) 乘二。 求期望多少次操作之后 \(x\) 会 \(\ge n\)。 \(T\) 组数据，\(T\le 100\)，\(n\le 10^{18}\)。 对着 aw 老师的题解学的，感觉太深刻。 ......
MIT18.06Linear Algebra 第18讲 行列式及其性质
 =0$ 概率密度函数$f(x)$ 某个邻域内概率的变化快慢。概率密度函数的值是概率的变化率，概率密度函数的面积才是概率。 于是可以得知$(a,b]$的概率：$P(a<X\le b)=\int_a ......
为了降低个人股票投资者的决策误判概率，我们做了一款软件
对于个人股票投资者而言，避免投资决策误判是最重要且最首要的，盈利多少都是次要的。 这是一个什么样的软件？ 这是一个面向个人股票投资者的决策辅助工具【棱镜】，它旨在将你的分析决策逻辑转化为由文字和框架转化为算法，让计算机和算法辅助你共同决策，降低决策误判概率。网站：prismray.cn 为什么要做这 ......
Reformer 模型 - 突破语言建模的极限
Reformer 如何在不到 8GB 的内存上训练 50 万个词元 Kitaev、Kaiser 等人于 20202 年引入的 Reformer 模型 是迄今为止长序列建模领域内存效率最高的 transformer 模型之一。 最近，人们对长序列建模的兴趣激增，仅今年一年，就涌现出了大量的工作，如 B ......
概率论期末复习【更新中】
第五章 多维随机变量 多维随机变量函数的分布： 离散的： \(若X\sim B(n_1,p), Y\sim B(n_2,p),且X和Y相互独立，则X+Y\sim B(n_1+n_2,p)\) \(若X\sim P(\lambda_1)和Y\sim P(\lambda_2)相互独立，则X+Y\sim ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
概率dp
概率dp f[x]表示能走到x号城市的概率, f[1] = 1 考虑从x号城市出发到y号城市的高速公路, 通过x号城市走到y号城市的概率有多大? f[y] += f[x] / d[x], d[x]表示从x号城市出发的高速公路一共有多少条; 能走到y号城市的概率 \[f[y] = \sum_{x\in ......
网络流部分结论性质及证明
最近做到了很多网络流的题，一眼都挺不一眼的，凭自己也只有几道可以想到性质，但知道网络流相关知识之后就都是简单题了。 以下所有的证明都偏口胡，但有一定程度上的严谨性。 设情景下的最大流流量为 \(|F|\)。 称某个最大流方案中这条边流量所构成的流网络为使用流网络。 称流网络中每条边的容量减去某个最大 ......
金牌导航-期望概率DP
期望概率DP 例题A题解 首先，对于随机变量 \(X\) 如果设随机变量 \(Y\) 的取值集合是 \(I(Y)\)，那么有全期望公式 \[E(X)=\sum_{y\in I(Y)}E(X|Y=y)\times P(Y=y) \]其中，\(E(X|Y=y)\) 表示在 \(Y=y\) 的条件下 \( ......
偏见与概率
最近看了下一些招聘条件，有感而发，写一篇短的随笔。 企业招聘只要985/211，甚至只要985的情况也不少见了，那么双非院校里面有没有很好的学生呢？ 毫无疑问，是肯定有的，这就是一个概率的问题，重点高中（省一级示范、省二级示范）和普通高中（普高层次类高中）一本率、本科率存在很大差异。 普高的一本率基 ......
极限科技（INFINI labs）荣获中国信通院大数据“星河”标杆案例
12 月 6 日，由中国信息通信研究院和中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）共同组织的 2023 大数据“星河（Galaxy）”案例评选结果正式公示。极限数据（北京）有限公司（INFINI labs）与中移互联网有限公司、中移（苏州）软件技术有限公司移动云搜索数据库案例 ......
ml.net例子笔记3-Infer.net概率机器学习库
Infer.net Infer.NET is a .NET Foundation project. It's also a part of ML.NET machine learning framework. https://dotnet.github.io/infer/ https://gitee ......
序贯概率比较检验
序贯概率比较检验 sequential probability ratio test (SPRT) 定义：是对于序贯抽样方案的检验方法 序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数（观测或实验次数）,而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、抽多少，这样下去，直至决定停止抽样为止。 ......
C++学习笔记八：极限和数学运算
1） <limits>库： 1.1 源文档： https://en.cppreference.com/w/cpp/types/numeric_limits #include <limits> 1.2 库函数： 函数解释： 对于一个浮点数，lowest表示最小的可表示的负数，min表示最小的可表示的接 ......
AtCoder Beginner Contest 331 G - Collect Them All【概率期望+容斥+多项式】
题目链接：ABC331_G 写在前面 将来如果回顾这道题，建议自己看完题意一定先重新推一遍。如果还是不够熟练，多去做一些同类型的题目吧。 题意： 盒子里有 \(N\) 张卡片，每张卡片上写着一个数字，数字的范围是 \(1,...,M\)，写着数字 \(i\) 的卡片有 \(C_i\) 张\(（C_i ......
两亿大奖,一夜暴富,江西彩票、概率学、阴谋论暨景观社会
近日，中国福彩“快乐8”选七玩法中有一人投注近5万倍共中2.2亿余元，两个小目标，一夜全自由，如果你以为这是故事，那么你错了，如果你以为这是生活，那么我们都错了。 “快乐8”的快乐是真的快乐 快乐如果也分等级，那“快乐8”选10一等大奖快乐一定比选1的要高级很多。 首先明确一下“快乐8”一等奖的规则 ......
中心极限定理
我们在证明弱大数定理的时候运用了Markov不等式\(\Pr[\left|\dfrac{S_n}{n}\right|^2>\varepsilon^2]\leq\dfrac{E\left[\left(\frac{S_n}{n}\right)^2\right]}{\varepsilon^2}\)。现在我 ......
【机器学习】概率
掷色子实验 首先用一个张量表示事件可能出现的概率情况 然后创建多项分布 multinomial.Multinomial(totol_count, probs) 。参数 totol_count 表示抽样次数，probs 表示每个类别的概率分布 使用 .sample()方法进行抽样操作 使用图像来揭示大 ......