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. 枚举就是一般的dfs,关键是明白这个过程. #include <cstdio> #include <cstring> int n,r; ],b[],sum; //sum是从n个人选出r个人的总…

EX1: 乔伊80%肯定他把失踪的钥匙放在了他外套两个口袋中的一个.他40%确定放在左口袋,40%确定放在右口袋.如果检查了左口袋发现没有找到钥匙,那么钥匙在右口袋的条件概率是多少? 分析:很基本的条件概率的题目,解决的关键就是找到哪个事件是我们要求解的事件的条件事件. 解决条件概率问题不一定必须套用其定义式,在样本空间的样本点是等可能的情况下,通过生成条件事件的样本子空间,也能够直观.简单的得到条件概率.下面有几个例子说明. EX2: 抛掷一枚硬币两次,假定样本空间S={(H,H),(H,T)…

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM…

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…

本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料,原始文件下载 原文作者:Arian Maleki , Tom Do 翻译:石振宇 审核和修改制作:黄海广 备注:请关注github的更新. CS229 机器学习课程复习材料-概率论 目录 CS229 机器学习课程复习材料-概率论 概率论复习和参考 1. 概率的基本要素 1.1 条件概率和独立性 2. 随机变量 2.1 累积分布函数 2.2 概率质量函数 2.3 概率密度函数 2.4 期望 2.5 方差 2.6 一些常见的随机变量 3. 两个随机变…

之前忘记强调了一个重要差别:条件概率链式法则和贝叶斯网络链式法则的差别 条件概率链式法则 贝叶斯网络链式法则,如图1 图1 乍一看非常easy认为贝叶斯网络链式法则不就是大家曾经学的链式法则么,事实上不然,后面详述. 上一讲谈到了概率分布的因式分解 \begin{array}{l}P\left({X,Y\left| Z \right.} \right) = P\left( {X\left| Z \right.} \right)P\left({Y\left| Z \right.} \right)\…

之前忘记强调重要的差异:链式法则的条件概率和贝叶斯网络的链式法则之间的差异 条件概率链式法则 P\left({D,I,G,S,L} \right) = P\left( D \right)P\left( {I\left| D \right.}\right)P\left( {G\left| {D,I} \right.} \right)P\left( {S\left| {D,I,G} \right.}\right)P\left( {L\left| {D,I,G,S} \right.} \right)"…

附 录 A                   CS( 计算机科学)知识体 计算教程 2001 报告的这篇附录定义了计算机科学本科教学计划中可能讲授的知识领域.该分类方案的依据及其历史.结构和应用的其它细节包含在完整的任务组报告中.由于我们希望附录比完整的报告有更多的读者,所以任务组认为在每一篇附录中概述理解该推荐所必须的基本概念是重要的.在下面几节中我们列出了最重要的几个概念. 知识体的结构 计算机科学知识体分层组织成三个层次.最高一层是领域(area),代表一个特定的学科子领域.每个领域由一…

第1章 组合分析 1.1 引言 1.2 计数基本法则 1.3 排列 1.4 组合 1.5 多项式系数 *1.6 方程的整数解个数 第2章 概率论公里 2.1 引言 2.2 样本空间和事件 2.3 概率论公里 2.4 几个简单命题 2.5 等可能结果的样本空间 *2.6 概率:连续集函数 2.7 概率:确信程度的度量 第3章 条件概率和独立性 3.1 引言 3.2 条件概率 3.3 贝叶斯公式 3.4 独立事件 3.5 P(●|F)是概率 第4章 随机变量 4.1 随机变量 4.2 离散型随机变量…

顾名思义, 条件概率指的是某个事件在给定其他条件时发生的概率, 这个非常符合人的认知:我们通常就是在已知一定的信息(条件)情况下, 去估计某个事件可能发生的概率. 概率论中,用 | 表示条件, 条件概率可以通过下式计算得到P(Y=y|X=x)=P(Y=y,X=x)P(X=x)P(Y=y|X=x)=P(Y=y,X=x)P(X=x), 即 在 x 发生的条件下 y 发生的概率 等于 x,y 同时发生的联合概率 除以 x自身的概率. 注意, 必须满足 P(x)>0P(x)>0, 否则对于永远不会发生…

title: [概率论]2-1:条件概率(Conditional Probability) categories: Mathematic Probability keywords: Conditional Probability 条件概率 Multiplication Rule 乘法原理 Partitions Law of total Probability 全概率公式 toc: true date: 2018-01-31 10:34:36 Abstract: 本文介绍条件概率的定义及相关知识,…

题目大意:n个人去购物,要求只有r个人买东西.给你n个人每个人买东西的概率,然后要你求出这n个人中有r个人购物并且其中一个人是ni的概率pi. 类似于5个人中 抽出三个人  其中甲是这三个人中的一个的  情况  为条件概率  即求 P(A|B) 在B发生的情况下  A发生的概率 这题条件B为 r个人买东西 A为某个人买东西  枚举每个人  求出 其相应的P(Ai|B)即可 #include <iostream> #include <cstdio> #include <sstr…

链接: https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=2122 题意: 有n个人准备去超市逛,其中第i个人买东西的概率是Pi.逛完以后你得知有r个人买了东西.根据这一信息,请计算每个人实际买了东西的概率.输入n(1≤n≤20)和r(0≤r≤n),输出每个人实际买了东西的概率. 分析: 设“r个人买了东西”这个事件为E,“第i个人买东西”这…

话说好久没写blog了 好好学概率论的第一天,这题一开始完全不会写,列出个条件概率的公式就傻了,后来看着lrj老师的书附带的代码学着写的- 因为我比较弱智 一些比较简单的东西也顺便写具体点或者是按照书上的说法写了(所以这一篇可能还会更偏向于笔记的样子-)-如果觉得没必要看的话可以直接跳下去 题意:\(n\)个人准备去买东西,第\(i\)个人买东西的概率是\(P_i\),买完东西之后你得知一共有\(r\)个人买了东西,求每个人实际买了东西的概率.(\(1<=n<=20\)) 记\(r\)个人买了…

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prob,累加到sum[n]中,对于buy[i] == true,再将prob加到sum[i]中. 最后答案为sum[i] / sum[n] #include <cstdio> #includ…

题意:有n个人,已知每个人买东西的概率,求在已知r个人买了东西的条件下每个人买东西的概率. 分析:二进制枚举个数为r的子集,按定义求即可. #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<cctype> #include<cmath> #include<iostream> #include<sstream> #include<iterator…

一个例子: 两个盒子: 一个红色:2个苹果,6个橘子; 一个蓝色:3个苹果,1个橘子; 如下图: 现在假设随机选取1个盒子,从中.取一个水果,观察它是属于哪一种水果之后,我们把它从原来的盒子中替换掉.重复多次. 假设我们40%的概率选到红盒子,60%的概率选到蓝盒子.并且当我们把取出的水果拿掉时,选择盒子中任何一个水果还是等可能的. 问题: 1.整个过程中,取得苹果的概率有多大? 2.假设已经去的了一个橘子的情况下,这个橘子来自蓝盒子的可能性有多大? (这里,推荐一篇好文:数学之美番外篇:平凡而…

一起啃PRML - 1.2 Probability Theory @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ A key concept in the field of pattern recognition is that of uncertainty. 可以看出概率论在模式识别显然是非常重要的一大块. 读其他书的时候在概率这方面就也很纠结过. 我们也还是通过一个例子来理解一下Probability Theory里面一些重要的概念. Ima…

1.Probability mass functions (pmf) and Probability density functions (pdf) pmf 和 pdf 类似,但不同之处在于所适用的分布类型 PMF -> <font color='green'>discrete distributions</font>, while pdf -> <font color='green'>continuous distributions</font>…

CONTINUOUS RANDOM VARIABLES AND PDFS  连续的随机变量,顾名思义.就是随机变量的取值范围是连续的值,比如汽车的速度.气温.假设我们要利用这些參数来建模.那么就须要引入连续随机变量. 假设随机变量X是连续的,那么它的概率分布函数能够用一个连续的非负函数来表示,这个非负函数称作连续随机变量的概率密度函数(probability density function).并且满足: 假设B是一个连续的区间,那么: watermark/2/text/aHR0cDovL2Js…

N friends go to the local super market together. The probability of their buying something from themarket is p 1 ,p 2 ,p 3 ,...,p N respectively. After their marketing is finished you are given the informationthat exactly r of them has bought somethi…

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随…

目录 Chapter 1 Measure spaces Chapter 2 Integration Chapter 3 Spaces of integrable functions Chapter 4 Hilbert spaces Chapter 5 Fourier series Chapter 6 Operations on measures Chapter 7 The fundamental theorem of the integral calculus Chapter 8 Measura…

[BZOJ2318]Spoj4060 game with probability Problem Description Alice和Bob在玩一个游戏.有n个石子在这里,Alice和Bob轮流投掷硬币,如果正面朝上,则从n个石子中取出一个石子,否则不做任何事.取到最后一颗石子的人胜利.Alice在投掷硬币时有p的概率投掷出他想投的一面,同样,Bob有q的概率投掷出他相投的一面. 现在Alice先手投掷硬币,假设他们都想赢得游戏,问你Alice胜利的概率为多少. Input 第一行一个正整数t,…

We start with the fuzzy binomial. Then we discuss the fuzzy Poisson probability mass function. Fuzzy Binomial Let $E$ be a non-empty, proper subset of $X=\{x_1,x_2,x_3,...,x_n\}$. Let $P(E)=p$ so that $P(E^{'})=1-p$ where $p\in (0,1)$. Suppose we hav…

Let $X=\{x_1,x_2,...,x_n\}$ be a finite set and let $P$ be a probability function defined on all subsets of $X$ with $P(\{x_i\})=a_i,~1\leq i \geq n,~0<a_i<1$ for i and $\sum^{n}_{i=1}=1$. $X$ together with $P$ is a discrete (finite) probability dis…

PDF version PDF & CDF The probability density function is $$f(x; \mu, \sigma) = {1\over\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-{1\over2}{(x-\mu)^2\over\sigma^2}}$$ The cumulative distribution function is defined by $$F(x; \mu, \sigma) = \Phi\left({x-\mu\over\sigma}\ri…

PDF version PDF & CDF The probability density function of the uniform distribution is $$f(x; \alpha, \beta) = \begin{cases}{1\over\beta-\alpha} & \mbox{if}\ \alpha < x < \beta\\ 0 & \mbox{otherwise} \end{cases} $$ The cumulative distribu…

PDF version PDF & CDF The exponential probability density function (PDF) is $$f(x; \lambda) = \begin{cases}\lambda e^{-\lambda x} & x\geq0\\ 0 & x < 0 \end{cases}$$ The exponential cumulative distribution function (CDF) is $$F(x; \lambda) =…

PDF version PMF Suppose that a sample of size $n$ is to be chosen randomly (without replacement) from an urn containing $N$ balls, of which $m$ are white and $N-m$ are black. If we let $X$ denote the number of white balls selected, then $$f(x; N, m,…