马尔科夫过程
在概率论及统计学中，马尔可夫过程（英语：Markov process）是一个具备了马尔可夫性质的随机过程，因为俄国数学家安德雷·马尔可夫得名。马尔可夫过程是不具备记忆特质的（memorylessness）。换言之，马尔可夫过程的条件概率仅仅与系统的当前状态相关，而与它的过去历史或未来状态，都是独立、不相关的。
一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程被称之...
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2015-06-21 09:24:20
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设事件B为一共有r个人买了东西，设事件Ai为第i个人买了东西。 那么这个题目实际上就是求P(Ai|B)，而P(Ai|B)=P(AiB)/P(B)，其中P(AiB)表示事件Ai与事件B同时发生的概率，同时总状态并不多，因此我们可以枚举买东西的状态预处理出P(AiB)和P(B)，再代入计算即可。枚举就....
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2015-06-20 14:16:26
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决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。 它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其 主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失...
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2015-06-14 18:17:29
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、 朴素贝叶斯算法 输入：训练数据T＝{(x1，y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}， 输出：X的分类 计算先验概率及条件概率 计算朴素贝叶斯概率 选择概率最大的类 拉普拉斯平滑（Laplace smoothing） 朴素贝叶斯两大假设 条件独立假设用于分类的特...
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2015-06-08 23:19:16
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额，同样表示这周事比较多~主要看了一下紫薯上有关概率的部分：离散概率，条件概率，连续概率。把书上的例题都做了，习题上有关概率的题貌似只有一个，还没做。。。慕名看了一下A*算法，表示没有看懂~打了一场CF，A了一题（实在是熬不了夜。。。）。第二题看B，C。C题记忆犹新，主要利用了求余运算的周期性以及拓...
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2015-05-30 22:38:07
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逻辑斯谛回归模型是研究因变量为二分类或多分类观察结果与影响因素之间的关系的一种概率型非线性回归模型。逻辑斯谛回归系数通过最大似然估计得到。Logistic函数如下： 式中x为 这里是输入变量的n个特征，然后按照Logistic函数形式求出。假设有n个独立变量的向量，设条件概率在x条件下y发生的...
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2015-05-12 10:53:49
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有n个人去超市，第i个人买东西的概率为p[i],逛完之后又r个人买了东西，求每个人实际买东西的概率。
条件概率公式的应用，具体分析见算法竞赛入门经典第二版p327
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
const int maxn = 100 + 10;
double p[maxn],a[maxn];
...
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2015-05-08 22:07:28
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引言
前面几讲，我们主要探讨了如何对 p(y|x;θ\theta) (即yy 相对于xx的条件概率)进行建模的几种学习算法，比如，logistic regression 对 p(y|x;θ\theta) 进行建模的假设函数为 hθ(x)=g(θTx)h_{\theta}(x)=g(\theta^{T}x), 其中函数 gg 为 sigmoid 函数。这一讲我们要讨论另外一类完全不同的学习算法。...
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2015-05-08 18:13:42
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逻辑斯谛回归模型是研究因变量为二分类或多分类观察结果与影响因素之间的关系的一种概率型非线性回归模型。逻辑斯谛回归系数通过最大似然估计得到。Logistic函数如下： 式中x为 这里 是输入变量的n个特征，然后按照Logistic函数形式求出。 假设有n个独立变量的向量 ，设条件概率 在x条件...
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2015-05-07 21:54:16
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逻辑回归是一种回归的方法，可以说是线性回归映射到（0， 1）之间的线性回归，适合两类分类，以及在给出分类的时候能够一同给出分到该类别的概率大小。线性回归模型如下：用sigmoid函数映射到(0, 1)区间如下：那么可以得到以下条件概率：那么给定一个样本x，它的似然函数为对数似然函数为接下来对w求导，...
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2015-05-05 23:20:02
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