目录 一、 概率公理及推论... 2 1. 联合概率... 2 2. 条件概率... 2 3. 全概率公式... 2 4. 贝叶斯公式... 2 二、 随机变量及其分布... 2 1. 随机变量... 2 2. 累积分布函数CDF. 2 3. 概率函数pmf2 4. 概率密度函数pdf3 5. 随机 ...
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2017-10-06 23:11:38
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一开始手推概率，结果发现结果一直对不上。后来发现是计算器没用好。。。 比较好思考的是 求k只麻球的概率 其实是求 一只麻球的概率^k的概率 （因为乘法原理，每个麻球的概率都是相对独立的所以乘起来） 我们设 1只麻球，m天后死亡的概率是 f(m) 那么根据全概率公式就有 $f(i)=P_0+f(i-1 ...
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2017-09-16 17:25:33
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一、概率论基本概念样本空间、随机事件频率和概率概率的相关运算和性质等可能概型:古典概型条件概率全概率公式：你用条件概念算事件概率贝叶斯公式：条件概率用于反推计算条件概率事件的相互独立性二、随机变量极其分布随机变量:每个样本点映射一个数字来表征基本离散型随便基变量分布:0-1分布、伯努利实验二项分布、 ...
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2017-09-12 15:59:56
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题意：n支队伍两两进行比赛，求最有可能获得冠军的队伍。 解题关键：概率dp，转移方程：$dp[i][j] + = dp[i][j]*dp[i][k]*p[j][k]$表示第$i$回合$j$获胜的概率，原理为全概率公式。 如何判断相邻，通过位运算。 ...
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2017-08-29 21:38:36
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今天稍微学了一下概率论，这里简单总结一下贝叶斯公式 因为是初学，所以整理的东西可能有错误orz 一、贝叶斯公式 其实就是由全概率公式推出来的 贝叶斯公式实际上是求出一个事件C的后验概率 首先给出样本空间A的若干个划分Bi，最后发生了结果C 那么可以得到下图 那么先验概率实际上就是p(B)，后验概率是 ...
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2017-07-04 01:00:47
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ID3算法java实现 1 ID3算法概述 1.1 信息熵 熵是无序性（或不确定性）的度量指标。假如事件A的全概率划分是（A1,A2,...,An），每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn)。那信息熵定义为： 通常以2为底数。所以信息熵的单位是bit。 1.2 决策树 决策树是以实例为基础的归 ...
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2017-05-06 19:56:39
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https://vjudge.net/problem/UVA-10491 题意： 假设有a头牛，b辆车，在最终选择前主持人会替你打开c个有牛的门，输出"总是换门"的策略下，赢得车的概率。 思路：全概率公式的话就是把样本空间分成若干个不相交的部分，计算每个部分的概率并且最后相加。 对于这道题来说，可以 ...
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2017-04-08 18:13:27
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条件概率： B发生前提下A发生的概率 P(A|B)=P(AB)/P(B) AB相互独立，P(AB)=P(A)*P(B) 贝叶斯公式： P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) [移项] 全概率公式： 把样本空间S分成若干个不相交部分（不重复不遗漏） P(A)=P(A|B1)*P(B1)+... ...
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2016-10-26 00:41:50
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