概率
计算两个概率分布之间的距离(Hellinger距离)
Hellinger距离 介绍 Hellinger距离是一种用于度量概率分布之间相似度的指标。 在统计学和信息论领域中，它被广泛应用于分类、聚类、图像识别、文本分类等方面。 Hellinger距离又称为Bhattacharyya距离的平方根，它是两个概率分布之间的欧几里德距离的一半，其取值范围在0到1 ......
【动手学深度学习】2.4 ~ 2.7 节学习（微积分、自动求导、概率、查阅文档）
2.4 微积分 2.4.3 梯度 梯度是一个多元函数所有变量偏导数的连接。具体而言：设函数 $f:\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ 的输入是一个 $n$ 维向量 $\boldsymbol{x} = [x_1, x_2, \cdots, x_n]^T$，输出是一 ......
通过概率整形技术对64QAM进行星座图整形,并输出GMI指标
1.算法描述 对于现有开销为20%左右的FEC，Pre FEC 的BER门限大概是2.4e-2。根据BER和 SNR之间的理论关系，我们可以得到不同阶数QAM调制格式时，达到纠前无误码的Required SNR。假设对于QPSK和 8QAM，16QAM分别为a, b, c,其中a<b<c。那现在对于 ......
php抽奖程序，奖品可设置数量，中奖概率可调节
<?php $prizes[] = ['probability' => 0.1, 'total' => 1, 'name' => '一等奖'];$prizes[] = ['probability' => 1, 'total' => 1, 'name' => '二等奖']; $prizes[] = [ ......
概率及期望
概率： 对于一事件 A 它可以由很多个事件转移过来，转移之前的事件设成事件 $B_i$ （这里我们保证所有的事件 $B_i$ 构成完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集），对于每一个 $i$ 都对应着一个转移到 $A$ 的概率。我们可以对这个概率进行分析，首先事件 $B_i$ 发生，其次事件 $ ......
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样 再对电动汽车充电负荷进行累加 通过蒙特卡洛仿真之后 得到电动汽车的负荷预测结果 YID:1250673508175416 ......
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性，利用蒙特卡洛生成风速和光照强度得到出力，可得到每个节点的电压和支路功率变化，网损和光照强度。YID:7950644519779522 ......
P8774 [蓝桥杯 2022 省 A] 爬树的甲壳虫（概率DP）
[蓝桥杯 2022 省 A] 爬树的甲壳虫 题目描述 有一只甲壳虫想要爬上一颗高度为 $n$ 的树，它一开始位于树根, 高度为 $0$，当它尝试从高度 $i-1$ 爬到高度为 $i$ 的位置时有 $P_{i}$ 的概率会掉回树根, 求它从树根爬到树顶时, 经过的时间的期望值是多少。 输入格式 输入第 ......
变分推断中一类联合概率密度函数边缘均值与方差的推导
在变分推断中，常见的一类联合概率密度函数形式如下所示： $$f\left(z_{m}, \mathbf{x}\right) {;\propto;} {\delta}\left(z_{m} - \mathbf{a}{m}\mathbf{x}\right) \mathcal{CN}\left( {z}{ ......
期望&概率
https://blog.csdn.net/weixin_45697774/article/details/104274160 知识 需要注意的是，$P(A|B)P(B)=P(AB)$，这个东西并没有要求 $A,B$ 独立。感性理解一下，两件事情同时发生即在发生事件 $B$ 的情况下，发生 $A$， ......
下篇 | 使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测
在《使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测》的第一部分里，我们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法，也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境、模型、转换和 InstanceSplitter。本篇内容将包含从数据加载器，到前向传播、训练、推理和展 ......
贝叶斯与卡尔曼滤波(1)--三大概率
贝叶斯与卡尔曼滤波(1)--三大概率 贝叶斯滤波主要是通过概率统计的方法，主要是贝叶斯公式，对随机信号进行处理，减小不确定度 贝叶斯滤波处理的随机变量主要是一个随机过程。$x_1, x_2, x_3 ...$,互不独立 与之对应的就是一个确定过程，比如：自由落体$v = g*t$，就是一个确定的过程 ......