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 - 0.1 0.3 0.5乙 0.9 - 0.7 0.4 丙 0.7 0.3 - 0.2丁 0.5 0.6 0.8 - 数据含义:甲对乙的取胜概率为0.1,丙对乙的胜率为0.3,... 现在要举行一次锦标赛.双方抽签,分两个组比,获胜的两个队再争夺冠军.(参见[1.jpg]) 请你进行10万次模拟,计算出甲队夺冠的概率. 注意…

Time Limit: 1 second Memory Limit: 128 MB [问题描述] 小明有n个长度不一的小木棍,这些木棍的长度都是正整数.小明的父亲想和小明做一个游戏.他规定一个整数长度l,让小明闭着眼睛从n个木棍中随便拿出两个.如果两个木棍的长度总和小于等于l,则小明胜,否则小明的父亲胜.小明想知道他胜出的概率究竟有多大. [输入格式] 输入包含两行.第一行为两个整数n和l,其中n和l都不超过100000.第二行包含n个整数,分别为n个木棍的长度. [输出格式] 输出包含一个实数…

最近在网上找了下mysql查询随机的几个sql,我把最终的记录下来. SELECT * FROM uchome_mtag AS a JOIN (SELECT MAX(tagid) AS id FROM uchome_mtag) AS b ON (a.tagid>=FLOOR(b.id*RAND())) LIMIT 50 我试验后发现一个问题,当你的表里的总数和想要得到的条数很接近时,可能会不理想,有可能你有10条,你想查出随机的8条时,却只给出了5条的结果. 应该是那个大于等于造成的吧. 还有p…

第一步,先计算需要计算概率的词频,单词种类数,类别单词总数(类别均是按照文件夹名区分)(基础数据以及分词了,每个单词一行,以及预处理好) package org.lukey.hadoop.classifyBayes; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.uti…

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…

写了一个抽奖的jquery插件和计算概率的方法, 结合起来就是一个简单的概率抽奖, 不过实际项目中基本不会把抽奖概率的计算放在前端处理~. demo lottery.jquery.js $.fn.extend({ lottery: function(conf) { var def = { lotIndex: 0, // 抽中的索引 item: "li", onClass: "on", speedStart: 50, // 初始速度 speedEnd: 400, //…

POJ3869 Headshot 题意:给出左轮手枪的子弹序列,打了一枪没子弹,要使下一枪也没子弹概率最大应该rotate还是shoot 条件概率,|00|/(|00|+|01|)和|0|/n谁大的问题 |00|+|01|=|0| 注意序列是环形 // // main.cpp // poj3869 // // Created by Candy on 25/10/2016. // Copyright © 2016 Candy. All rights reserved. // #include <i…

1. 随机试验,样本点,样本空间 若试验具有下列特点: 在相同条件下可重复进行 每次试验的可能结果不止一个,且所有可能结果在实验前是已知的 实验前不能确定哪一个结果会发生 则称该试验为随机试验,常记为 E .  随机试验的每一个可能的结果称为样本点,常用 $\omega$ 表示. 样本点的全体组成的集合称为样本空间,常用$\Omega$表示. 注:样本空间,样本点即中学所学的集合和集合里的点:只不过在概率论学科里,我们习惯称为样本空间和样本点.下面的随机事件,随机事件的运算和关系即子集合,集合的…

题意:给一个图,有些点之间已经连边,现在给每对点之间加边的概率是相同的,问使得整个图连通,加边条数的期望是多少. 此题可以用概率DP+并查集+hash来做. 用dp(i,j,k...)表示当前的每个联通分量的点数分别是i,j,k...(连通分量的个数不固定)时,加边的期望. 这样以dp(i,j,k)为例分析状态转移的过程,dp(i,j,k)=p1*dp(i,j,k)+p2*dp(i+j,k)+p3*dp(i,j+k)+p4*dp(j,i+k)+1. 终止条件是dp(n)=0,因为此时图一定联通,…

Description 一位冷血的杀手潜入 Na-wiat,并假装成平民.警察希望能在 N 个人里面,查出谁是杀手. 警察能够对每一个人进行查证,假如查证的对象是平民,他会告诉警察,他认识的人, 谁是杀手, 谁是平民. 假如查证的对象是杀手, 杀手将会把警察干掉. 现在警察掌握了每一个人认识谁. 每一个人都有可能是杀手,可看作他们是杀手的概率是相同的. 问:根据最优的情况,保证警察自身安全并知道谁是杀手的概率最大是多少? Sulotion 最优的询问对象是,把强连通分量缩成一个点(问其中一个可推…

摘自shadowice1984的blog 这里想讲一个关于概率题的小技巧,就是关于如何求某个事件发生的概率PP,事实上大家也清楚,除了一些特殊的近似算法之外,我们在程序中计算概率的方法无非就是加减乘除四则运算而已--而减法和除法又是加法和乘法的逆. 而在概率角度上,应该各位都是知道乘法原理和加法原理的,乘法意味着独立事件,而加法意味着互斥事件--,另外一个概率中很常见的等式是所有事件发生的概率和等于1 因此概率上来讲,如果剔除掉近似算法的话,我们其实只有3个方程可以使用(这里不讨论条件概率--)…

题目地址:https://vjudge.net/problem/POJ-2096 说的是有n个bug,和s个系统.现在一个人一天能发现一个bug,它可能是任何一个系统中的,也可能会发现已经发现过的bug. 问,他发现全部n个bug,并且s个系统中都出现bug的天数的期望. 代码是借用kuangbin大神的: #include<stdio.h> #include<iostream> #include<algorithm> #include<string.h>…

题意:一个人手里有一笔钱 n ,有 m 所大学,分别知道这些大学的投简历花费和被录取概率,因为钱数有限,只能投一部分学校,问被录取的概率最大有多大. 这题除去计算概率以外就是一个 0 1 背包问题,所以可以完全按照 0 1 背包的方法做,只是将价值计算变成概率计算而已 dp [ j ] 表示花费了 j 时概率的最大值: 当遍历到第 i 个大学时,第 i 个大学花费 a ,被录取的概率 b ,当前被录取概率为 dp:那个加上第 i 所大学,概率就是: (原本被录取概率)+(原本未被录取概率)* b…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5001 给定n个点m条边的无向图问从任意点出发任意走d步,从不经过某个点的概率 本想先算路过每个点的概率然后用1减去这个概率  但是由于可以重复路过  所以无法判断是不是第一次经过这个点 所以我们应该直接做不路过的概率  即类似bfs的一步步走  如果走到了要计算的点就停下来  意思就是除了要计算概率的那个点不能走以外  其他都能走  最后统计下概率的和就是不路过这个点的概率 #include <cstdio>…

表示数学是个渣... 其实只需要推出每个箱子k次以后的颜色为i的概率就能算出期望了.. 对于区间[l, r]的箱子因为是任意颜色且任意取,所以概率分别为1/c和1/2,那么整体概率就为这两个的乘积.根据全概率公式,对于后边的状态我们可以累加和就行了.. 求出概率后期望就是颜色编号*概率....... 暴力40分..O(k*n*c^2)... #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include &l…

LINK 思路 先floyed出两点最短路 然后就可以直接\(dp_{i,j,0/1}\)表示前i节课选择换j节,换不换当前这一节的最小贡献 直接可以枚举上一次决策的状态计算概率进行统计就可以了 我变量名写重了僵硬了半天....被安排了 //Author: dream_maker #include<bits/stdc++.h> using namespace std; //---------------------------------------------- //typename typ…

UVA 10529 - Dumb Bones option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=518&page=show_problem&problem=1470" style="">题目链接 题意:你试图把一些多米诺骨牌排成直线,然后推倒它们.可是如果你在放骨牌的时候不小心把刚放的骨牌碰倒了,它就会把相临的一串骨牌全都碰倒.而你的工作也被部分的破坏了. 比方你已经把骨牌摆成了DD__DxDDD_D的形状…

概率与期望dp 定义: 概率:事件A发生的可能性,计作P(A) 期望:事件A结果的平均大小,记住E(x) ​ E(x)=每种结果的大小与其概率的乘积的和 注意计算概率时需要考虑是否要用容斥原理 期望dp时注意有时要用倒序枚举 其实本质和其他的dp没什么区别 例题 概率充电器 题面 题意:n个充电元件由n-1条导线连通,每个充电原件自身是否直接充电以及每条导线是否导电都由概率决定,求进入充电状态的元件个数的期望 1<=n<=500000 树形换根概率dp,注意使用容斥原理 第一遍dfs:计算出f…

概率与期望dp 概率 某个事件A发生的可能性的大小,称之为事件A的概率,记作P(A). 假设某事的所有可能结果有n种,每种结果都是等概率,事件A涵盖其中的m种,那么P(A)=m/n. 例如投掷一枚骰子,点数小于3的概率为2/6=1/3. 如果两个事件A和B所涵盖的结果没有交集,那么P(A或B发生)=P(A)+P(B) 还是掷骰子 P(点数小于3或点数大于4)=2/6+2/6=2/3 如果A和B所涵盖的结果有交集 那么P(A或B发生)=P(A)+P(B)-P(A与B同时发生) P(点数小于3或点数…

LINK:小B的夏令营 这道题是以前从没见过的优化dp的方法 不过也在情理之中. 注意读题 千万不要像我这个sb一样 考完连题意都不知道是啥. 一个长方形 要求从上到下联通的概率. 容易发现 K天只是用来计算概率的 和 dp的状态无关. 我们可以逐行 dp. 容易设f[i][l][r]表示前i行 当前行l~r没有被摧毁的概率. 考虑在k天之后第i行 l~r没被摧毁的概率. l-1在这k天被摧毁了 那么因为有序 概率为\(C(k,l-1)p^{l-1}(1-p)^{k-l+1}\) 对于r的那边同…

目录 简介 蒙题霍尔问题 上帝视角解决概率问题 上帝视角的好处 简介 天要下雨,娘要嫁人.虽然我们不能控制未来的走向,但是可以一定程度上预测为来事情发生的可能性.而这种可能性就叫做概率.什么是概率呢?概率就是事情出现的可能性.比如扔骰子,我们知道骰子有六面,很容易知道扔出1点的概率是1/6,听起来很简单,但是如果放在复杂事件中,概率计算就变得比较麻烦和抽象,很多时候,我们可能没办法很简单的进行计算.今天我们来介绍一个计算概率的完全不同的视角:上帝视角. 蒙题霍尔问题 蒙题霍尔问题出自美国的一个电…

本文系原创,转载请说明出处:信安科研人 关注微信公众号 信安科研人 获取更多网络安全学术技术资讯 今日介绍一篇发表在2021 NDSS会议上的一项有关协议逆向的工作: @ 目录 1 网络协议逆向工程简介 1.1 协议逆向工程的主流技术 案例 1.2 基于对齐的聚类 1.3 基于标识的聚类 1.4 NETPLIER的构思 2 NETPLIER--系统设计 2.1 预处理 2.2 关键字段候选列表生成 2.2.1 序列对齐 2.2.2 生成字段 2.3 基于概率的关键字段识别 2.4 迭代对齐和聚类…

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(…

一.背景 近期研究了一下语言模型,同事推荐了一个比较好用的工具包kenlm,记录下使用过程. 二.使用kenlm训练 n-gram 1.工具介绍:http://kheafield.com/code/kenlm/ 2.工具包的下载地址:http://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz 3.解压后运行,./bjam 进行编译 4.使用如下命令进行训练:bin/lmplz -o 5 --verbose_header --text data/chat_log.txt --ar…

离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一…

生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工人 脑震荡  头痛 建筑工人 感冒  打喷嚏 教师 感冒  头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患…

1 n-gram模型与auto complete n-gram模型是假设文本中一个词出现的概率只与它前面的N-1个词相关.auto complete的原理就是,根据用户输入的词,将后续出现概率较大的词组显示出来.因此我们可以基于n-gram模型来对用户的输入作预测. 我们的实现方法是:首先用mapreduce在offline对语料库中的数据进行n-gram建模,存到数据库中.然后用户在输入的时候向数据库中查询,获取之后出现的概率较大的词,通过前端php脚本刷新实时显示在界面上.如下所示: 2 m…

#-*- coding:utf-8 -*- import logging import logging.config import ConfigParser import numpy as np import random import codecs import os from collections import OrderedDict #获取当前路径 path = os.getcwd() #导入日志配置文件 logging.config.fileConfig("logging.conf&q…

向@yangliuy大牛学习NLP,这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现(上)的Python实现.入门为主,没有太多自己的东西. 1. 数据集 Newsgroup新闻文档集,含有20000篇左右的Usenet文档,平均分配在20个新闻组,即有20个文件夹.现在用的Newsgroup18828新闻文档集是经过处理的,即每篇文档只属于一个新闻组. 2. 预处理,对每篇文档进行文本处理,为后续构造字典.提取特征词做准备 # -*- cod…

  P值是论文中最常用的一个统计学指标,可是其误用.解释错误的现象却很常见.因此,很有必要说明p值的意义.用法及常见错误.   P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小.P值越小,越有理由认为对比事物间存在差异.例如,P<0.05,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%,或者说,别人在同样的条件下重复同样的研究,得出相反结论的可能性不足5%.P>0.05称“不显著”:P<=0.05称“显著”,P<=0.01称“非常显著”.   由于常用“显著”来表示P值大小,所…