概率 重心luotianyi floating

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 ......

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 ......

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…… ......

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。 ......

数学吧 《高中数学概率题》 https://tieba.baidu.com/p/8843698960 。 ......

概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......

$X$代表随机变量，$x$是具体的值。 规定：连续型随机变量取任意指定值的概率为$0$，即：$P(X=a)=0$ 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 ......

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 ......

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 ......

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。 ......

decimal库包是用来解决float类型对象之间运算不准确的问题的。所以，如果你想使用decimal库包，你必须先把float类型对象通过decimal.NewFromFloat()函数转成decimal.Decimal类型，然后再计算，最后还得再转成你所需要的类型。 范例: package ma ......

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 ......

昨天喻兄抛出一个问题“如何在C#中将float[]快速的转换为byte[]”。于是开始了尝试。先写了下面的初始化代码 using System.Diagnostics; using System.Runtime.InteropServices; Random random = new Random( ......

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 \( ......

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 ......

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 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。 ......

public class demoword2 : MonoBehaviour { // Start is called before the first frame update void Start() { //transform.Rotate(60, 70, 80, Space.World); ......

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 ......

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 ......

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 ......

题意： 思路： 由于 $ k ∈ [1，3] $ ，分类讨论： 当 $ k = 1 $ 时，有人结点自身即为好结点，每种情况的期望为 $ \frac{1}{n} $ ， $ n $ 种情况的期望和为 $ 1 $ 。最终答案即为 $ 1 $ 。 当 $ k = 2 $ 时，$ 2 $ 个有人结点之间的 ......

const int N=100010; int n, a, b; vector<int> e[N];//用vector作邻接表 int siz[N], pos, ans=1e9; void dfs(int x, int fa){ siz[x]=1; int mx=0; for(auto y : e[ ......

简短不看版： C语言中，不能进行 double a == double b 这样的运算。 另外，printf(".1f", &double) 的时候，数据输出不同时候，可能会不一样。 根本问题时float类型或者double类型的浮点数在计算机中不能精确储存。 单精度浮点型（float）存储方式 比 ......

0.前情提要 别想翻盘了，赶紧搞你那 whk 去吧。 学点期望概率以后用。 1. 一些需要知道的 有关概率 约定 \(P(A)\) 为 \(A\) 事件发生的概率。 条件概率 \(P(A|B)\) 表示，在 \(B\) 已经发生的情况下，\(A\) 事件发生的概率。由条件概率的定义，可以得到算式： ......

背景 通常网站站点加了cdn以后，一般无法解析到真实的ip地址，这时候想通过ip加端口的方式获取数据就不太可能，但是如果ngix代理禁止了ip访问，获取到真实ip也没用，会显示nginx forbidden，但是别的协议应该还是可以走，只是http的协议走不了 如何查看网站是否加了cdn 目标：ht ......

问题 有三张牌只有一张有奖，任选一张后主持人翻开剩余两张之中没奖的一张，此时有一次换牌机会，换还是不换呢 先来实验 function fn() { // 模拟中奖卡牌 let arr = [0, 0, 0] let index = ~~(Math.random() * 3) arr[index] = ......

错误分析 这个错误通常指的是期望接受的参数类型是Float， 但是程序员传入的是Int 。 通常会需要我们去检查传入的 input 和 target 的数据类型有没有匹配。在传入的数据中，通常 input 希望是 Float 类型，target 是 Int 类型。 但是通常也许会发现传入的参数是符合 ......

熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 ......

SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......