贝叶斯简介 先验：体现了对参数的了解，设定参数的分布 似然：引入观测数据，反映在给定参数下，观测数据的可信度 后验：基于观测数据，获得参数的分布和可信度 贝叶斯定理：后验正比于似然乘以先验 抛硬币案例 以抛硬币为例 参数为硬币朝上的概率A（表示抛一次硬币时正面朝上的可能性），定义为P(A)，此为先验 ...
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2020-11-26 14:48:53
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一、概率基础 概率定义：概率定义为一件事情发生的可能性，例如，随机抛硬币，正面朝上的概率。 联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率，记作：𝑃(𝐴,𝐵) 。 条件概率：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，记作：𝑃(𝐴|𝐵) 。P(A1,A2|B) = P(A1|B)P ...
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2020-05-20 12:00:22
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"TOC" 个人博客: 概率与似然 对于最大似然估计我们使用最简单的抛硬币问题来进行讲解 概率 当我们抛一枚硬币的时候,就可以去猜测抛硬币的各种情况的可能性,这个可能性就称为 概率 一枚质地均匀的硬币,在不考虑其他情况下是符合二项分布的,即正面和翻面的概率都是0.5,那么我们抛10次硬币5次正面在上 ...
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2020-05-03 10:48:22
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前言 撒豆实验 抛硬币实验 古典+几何 频率概率 求圆周率 树状图 列表法 几何概型1 正态分布 计票统计 ...
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2020-04-05 15:36:27
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常用分布类型应用特征表示 0－1/两点/伯努利分布 只进行一次试验，抛硬币，判断（yes or no） 两个结果 其中k=0,1 二项/n重伯努利分布 抛100次硬币记录出现正面的次数 跃阶式概率直方图 超几何分布 不放回抽样试验 不放回 几何分布 考四六级 一次成功 泊松分布 公交车站点排队乘客数 ...
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2020-03-21 12:47:14
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前言：学习机器学习的过程意识到，数学是工科的基石。很多数学公式似懂非懂，因此有了这篇博客，想在学习每个模型的过程中搞懂其中的数学理论。 贝叶斯决策论 1.前置知识：先验概率与后验概率 先验概率P(B)：根据以往经验和分析得到的概率 先验概率是一种常识性、经验性认知，比如抛硬币正反面的概率是1/2。 ...
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2019-12-17 16:40:20
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1.random库的使用： random库是使用随机数的Python标准库从概率论角度来说，随机数是随机产生的数据（比如抛硬币），但时计算机是不可能产生随机值，真正的随机数也是在特定条件下产生的确定值，只不过这些条件我们没有理解，或者超出了我们的理解范围。计算机不能产生真正的随机数，那么伪随机数也就 ...
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2019-10-26 21:05:10
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其实懂了之后很简单，但是刚开始真的很难想.。 d[a][b]表示剩a张A类票和b张B类票时，最后两张票相同的概率 那么此时的排队的第一个人只有两种选择 拿A类票或者B类票 抛硬币得到的可能性当然是二分之一，所以说d[i-1][j]（当前第一人拿了A类票）和d[i][j-1]（当前第一人拿了B类票）各 ...
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2019-09-28 20:23:48
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题面：https://www.cnblogs.com/Juve/articles/11487699.html 队长快跑： 权值线段树与dp yy的不错 抛硬币： 乱搞dp ...
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2019-09-09 10:32:15
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有关随机数的函数可以在NumPy的random模块中找到 随机数发生器的核心算法是基于马特赛特旋转演算法 二项分布是n个独立重复的是/非试验中成功次数的离散概率分布. 抛硬币 Key_Function np.random.binomial函数, 参数为区间, 概率, 次数, 用于模拟二项分布 Cod ...
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2019-08-27 01:07:05
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