先粘贴上代码 package djbc; import java.util.Random;import java.util.Scanner; public class Lian {public static void main(String[] args) {int i=0,k=0,t=0; Sys ...
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2019-08-19 23:12:58
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random库是用于产生并运用随机数的标准库。 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，计算机不能产生真正的随机数，只能产生伪随机数 一、调用语句： 二、基本随机数函数 （一）seed(a):设置初始化随机种子， ...
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2019-06-07 19:11:34
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EM算法与高斯混合模型 前言 EM算法是一种用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计的迭代算法。如果给定的概率模型的变量都是可观测变量，那么给定观测数据后，就可以根据极大似然估计来求出模型的参数，比如我们假设抛硬币的正面朝上的概率为p（相当于我们假设了概率模型），然后根据n次抛硬币的结果就可以估计 ...
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2019-03-05 21:29:26
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<!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> 很多时候都会遇到让人纠结的事情，比如做什么了不做什么的了。都说抛硬币很有效，并不是因为抛硬币的结果，而是在硬币抛出的那一瞬间，心中到底想要什么就已经很明显了。但是咧，不可能随身都带着一枚硬币吧。于是有了下面的这个小小的软件。 核心算法 哈，这里并 ...
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2019-01-27 12:55:52
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这涉及到数学的概率问题。 二元变量分布： 伯努利分布，就是0-1分布(比如一次抛硬币，正面朝上概率) 那么一次抛硬币的概率分布如下： 假设训练数据如下： 那么根据最大似然估计（MLE）,我们要求u： 求值推导过程如下： 所以可以求出： 以上的推导过程就是极大似然估计，我们可以看出u就是样本出现的频率 ...
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2018-12-19 23:24:42
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最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很容易弄混它们。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。 ...
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2018-12-16 11:10:07
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一、通俗解释 熵是衡量“信息量“大小的一个数值。什么叫”信息量“？举个例子。 假设你现在玩一个猜硬币正反面的游戏，有个人扔一次硬币，你猜正反面，猜对了可以拿100块钱，猜错了就没有钱。 现在有一个能预知未来的人，他知道本次抛硬币的结果，并且他愿意告诉你，只要你给他一定数量的钱。 那么在如下四种情况下 ...
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2018-12-05 13:24:11
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中国学术界“奇葩论文”大回顾 https://new.qq.com/cmsn/20181130/20181130008008.html 对于80、90年代的气功热的源头我大体上知道一点，应该来自与钱学森。中国向来有“为尊者讳”的传统，但是把气功热的源头归结到钱学森身上是合理的。这并不是说钱老是迷信， ...
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2018-12-02 12:17:44
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每次抛掷硬币正面向上和反面向上的概率是相同的 问题 1 ：抛掷硬币 n 次，求连续 k 次正面向上的方案数有多少种 ？ 一个比较好想的点子是直接 2^n 枚举，在这其中寻找符合要求的有多少种，复杂度爆表... 在计算连续 k 次正面向上的方案数可能并不太好算，那么就转换成 用总的方案数减去仅有连续小 ...
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2018-11-08 00:16:00
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好久没有写了。低落的心情，读博的事情没想好不说，开题也着实愁人。 想想一年之前，大四的自己想到一年之后自己又要做毕业设计了就是烦烦的，，如今呀，，确实还是烦烦的！ 真心不适合搞科研的，读博做什么呢？我是在逃避找工作的事实么？ 人生没有多少个5年的。真心希望自己无愧于父母呀。哎。 这个月计划： 开题（ ...
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2018-08-02 20:56:18
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