/目录1问题描述2解决方案足球比赛具有一定程度的偶然性，弱队也有战胜强队的可能。假设有甲、乙、丙、丁四个球队。根据他们过去比赛的成绩，得出每个队与另一个队对阵时取胜的概率表:甲乙丙丁甲-0.10.30.5乙0.9-0.70.4丙0.70.3-0.2丁0.50.60.8-数据含义：甲对乙的取胜概率为0.1，丙对乙的胜率为...

假设你在进行一个游戏节目。现给三扇门供你选择：其中一扇门后面是一个大奖（比如奥迪R8），另两扇门后面神马都没有。你不是托，所以你的目的当然是拿大奖，但是你显然不知道门后面是啥东东。主持人（虽然ta知道门后面都是啥，但ta就是不告诉你）先让你做第一次选择。在你选择了一扇门后，主持人并没有立刻打开这扇门，而是打开了另外一扇...

不少人都爱玩斗地主，牌好了就叫地主，不好就跟着当农民，有时候一手烂牌，总说运气不好，那么运气好有几成几率呢？今天我就来研究研究运气好坏是怎样的概率……首先，看看抓到两个王的情况，首先不翻开底牌时,你手里的牌有C{17,54}种情况,其中抓到两个王的情况有C{15,52}种情况,经计算,抓到两个王的概率应该是是C{15,...

在重新做《复杂》一书中第九章提到的遗传算法例子的时候遇到了一个问题，遗传算法驱动的机器人罗比需要在不断的进化过程中产生出可以清理10X10方格内随机位置垃圾的最优策略。  10X10方格内的垃圾是随机放置的，假设需要随机放置50个垃圾的话，并视10X10网格为长度为100的线性空间，这就需要伪随机数...

最近做个项目需要测试中奖概率，又刚换的mac本win上的工具全不能用了，所以想到用jmeter实现。实现步骤：　　1、使用HTTP请求访问接口　　2、添加查看结果树查看测试结果　　3、添加聚合报告查看次数统计　　4、使用JSON提取器提取json返回信息　　5、添加调试取样器查看返回某个值的次数添加http请求，就是普...

一、示例场景1.1、设置抽奖活动的奖项名称奖项名称：["一等奖","二等奖","三等奖","未中奖"]。假设抽奖活动设置了这四个奖项，当然开发者可以扩展更多。varprizes=["一等奖","二等奖","三等奖","未中奖"];//奖项名称数组 1.2、设置各奖项权重奖项权重：[1,5,20,74]。奖项权...

贝叶斯判定准则：最小化总体风险，只需在每个样本上选择能使条件风险R(c|x)最小的类别标记 一、极大似然估计1.估计类的常用策略：先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。即概率模型的训练过程就是参数估计过程。2.参数估计两大学派：频率主义学派和贝叶斯学派。(1）频率主义：参...

  不妨设x为两个切点坐标中的较小值，y为较大值，x≠y可能情况的全体为：可能情况全体构成的区域为：三角形三边关系：三条边的长度分别为：x,y-x,1-y则：x+y-x>1-yy-x+1-y>x1-y+x>y-x整理得：y>0.5x<0.5y-x<0.5该事...

1.再提逻辑回归  前面已经讲过了逻辑回归，这里不再细讲，只是简单的说一个函数，主要是方便大家更好的理解概率校准。 在逻辑回归中，用的最多的就是sigmod函数，这个函数的作用就是把无限大或者无限小的数据压缩到[0,1]之间，用来估计概率。图像大致为：基本上是以0.5分界，0.5以上为1，...

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型。朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。概率定义为一件事情发生的可能性。事情发生的概率可以通过观测数据中的事件发生次数来计算，事件发生的概率等于改事件发生次数除以所有事件发生的总次数。举一些例子：扔出一个硬币，结果头像朝上某天是晴天某个单词在未...

 本文出自  http://blog.csdn.net/shuangde800 初始有一个数字A0，然后给出A1,A2..An共n个数字，这n个数字每个数字分别有一个操作符，&，|，^且每个数字出现的概率是pi如果某个数字出现了，那么就和前面的数字用它的操作符进行位运算。...

作者：桂。时间：2017-04-20 18:31:37链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6740308.html 前言本文为《统计学习方法》第四章：朴素贝叶斯（naivebayes），主要是借助先验知识+统计估计，本文主要论述其分类的思路。全文包括：　　1...

朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法...

hdu4336小吃包装袋里面有随机赠送一些有趣的卡片，如今你想收集齐N张卡片。每张卡片在食品包装袋里出现的概率是p[i](Σp[i]<=1),问你收集全部卡片所需购买的食品数量的期望是多少。对于每袋食品。有两种结果，该卡片已经收集到了和没有收集到(没有卡片的情况视为收集到了)。把已经收集到的卡片的集合记为s，dp...

1.贝叶斯定理如果有两个事件，事件A和事件B。已知事件A发生的概率为p(A)，事件B发生的概率为P(B)，事件A发生的前提下。事件B发生的概率为p(B|A)，事件B发生的前提下。事件A发生的概率为p(A|B)，事件A和事件B同一时候发生的概率是p(AB)。则有p(AB)=p(A)p(B|A)=p(B)p(A|B)(1)...