1.题目描述：点击打开链接
2.解题思路：根据题意可知：直接在抠一枪相当于两次都是00序列，随机转一下再抠相当于是恰好遇到0，这样不难计算出这两者的概率。前者的是一个条件概率，等于00的个数除以00+01的个数；后者是0的比率。设00序列的个数是a（注意子弹是环形的，首尾也相当于连续），0的个数是b，串的长度是n，那么两个概率分别是a/b，b/n。因此最终比较a*n和b*b的大小即可。
3.代...
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2015-02-26 09:57:43
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宅在家无聊之余决定看着《概率论和数理统计》&《统计学习方法》总结一下朴素贝叶斯和贝叶斯估计。
正好这一块我最近温习了一下，我从一开始条件概率开始写，把我所理解的贝叶斯分类算法完整呈现一下吧。
学的概率论最开始是在高中，当时是条件概率，给出条件概率的定义：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P（A|B），读作“在B条件下A的概率”。
其次...
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2015-02-12 09:25:16
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1.朴素贝叶斯概率模型的数学实质：独立条件概率。 朴素在这里的含义就是各影响因子概率发生独立。2.朴素贝叶斯分类器的数学模型：条件概率模型P（C|F1F2...Fn）=P(C)P(F1F2...Fn|C)/P(F1F2...Fn) （1）这里Fn代表的是独立变量C的若干个特征变量（影响因子）。我们知...
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2015-02-11 18:08:30
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理解条件概率在理解条件概率的前提下，参考i之前的n文章理解条件概率两阶段算法-训练和查询现在来看看大名鼎鼎的bayes算法。bayes分成训练和查询两个阶段。训练指的是对样本数据集的训练，从而找出规律。newlispe提供了bayes-train函数训练先来看看函数原型：syntax: (bayes-train list-M1 [list-M2 ... ] sym-context-D)list-M...
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2015-02-01 13:32:34
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看了http://hi.baidu.com/bfcdygoporbjuxr/item/569897ddc1fc561d21e2503f 这个题解
感觉写的有点费劲 ， 而且虽然写了一点关于公式(m+n+10)/7的，但我感觉还是不好理解啊。
不过其中讲的主要思路还是有用的。
对于一个骰子 有t个面为1的概率是 P(T=t)=C(6,t)/64。
在有t个面为1的情况下，投n次，...
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2015-01-22 21:57:06
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数据分析工作中最常和多维随机变量打交道，第四章介绍了多维随机变量的基本知识，其中核心概念是条件分布和条件概率。条件分布和条件概率可以抽象出条件期望的概念，在随机分析的研究中，理解随机积分和鞅理论和关键词正是“条件期望”。下面是这一章的思维导图，
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2015-01-08 13:16:36
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优点：在数据少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型：标称型数据。使用条件概率来分类贝叶斯决策理论计算两个概率p1(x,y)和p2(x,y)：·如果p1(x,y) > p2(x,y)，那么属于类别1；·如果p2(x,y) > p1(x,y)，那么属于...
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2014-12-26 16:36:27
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1：贝叶斯网络的定义和性质一个贝叶斯网络定义包括一个有向无环图（DAG）和一个条件概率表集合。DAG中每一个节点表示一个随机变量，可以是可直接观测变量或隐藏变量，而有向边表示随机变量间的条件依赖；条件概率表中的每一个元素对应DAG中唯一的节点，存储此节点对于其所有直接前驱节点的联合条件概率。 贝叶斯...
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2014-12-22 10:56:52
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题意：有n个人买东西，第i个人买东西的概率为Pi。已知最终有r个人买了东西，求每个人买东西的概率。分析：设事件E为r个人买了东西，事件Ei为第i个人买了东西。所求为P(Ei|E) = P(EiE) / P(E)用一个buy数组记录每个人买或没买东西，然后dfs。枚举所有r个人买了东西的情况的概率pr...
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2014-12-21 10:18:55
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既然是第一道概率题，就正儿八经地分析一下吧。题意：有一个左轮枪，里面随机装了或者没装子弹，用一个01序列表示。现在已知扣动第一次扳机没有子弹，问是继续扣动扳机还是随机转动一下再扣，那种选择使得第二次扣扳机没有子弹的概率大。分析：这是一个条件概率，已知第一次扣动扳机没有子弹。设序列长度为n，00序列的...
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2014-12-20 19:39:34
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