[题目] 把N个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S.输入N,打印出S的所有可能的值出现的概率. [分析] 典型的动态规划题目. 设n个骰子的和为s出现的次数记为f(n,s),其中n=[1-N],s=[n-6n]. n=1, s=[1-6], f(n,s)=1; n=[2-N], s=[n-6n], f(n,s)= f(n-1,s-1)+ f(n-1,s-2)+ f(n-1,s-3)+ f(n-1,s-4)+ f(n-1,s-5)+ f(n-1,s-6) = sum(f(n-1,s-t)

Problem Description   Nias与Ains都特别喜欢玩骰子,而且都自以为比对方玩得更溜.  终于有一天,他们决定用骰子来一决高下!  一般的骰子玩法已经不足以体现他们的水平了,于是他们自创了一套玩法来PK:首先,每人掷3个骰子:之后,可以选择其中一个骰子重新掷(当然也可以放弃这一步),最后,比较投掷结果的大小,结果大的那方获胜,一样的话为平局.  大小比较规则为:  三个一样数字的骰子称为三条:两个一样数字的骰子称为对子:只有一个数字的骰子成为散牌.三条>对子>散牌.当双方

题目: 扔 n 个骰子,向上面的数字之和为 S.给定 Given n,请列出所有可能的 S值及其相应的概率. 给定 n = 1,返回 [ [1, 0.17], [2, 0.17], [3, 0.17], [4, 0.17], [5, 0.17], [6, 0.17]]. 方法一 概率问题最简单有效的方法当然是枚举啊,况且现在的计算机这么优秀. n个骰子一起投掷,先列出所有可能的结果,然后求和,计数,最后算概率: 首先枚举需要的空间先给上 int[][] matrix = new int[(int

  本文参考自<剑指offer>一书,代码采用Java语言. 更多:<剑指Offer>Java实现合集   题目 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为s.输入n,打印出s的所有可能的值出现的概率. 思路 对于n个骰子,要计算出每种点数和的概率,我们知道投掷n个骰子的总情况一共有6^n种,因此只需要计算出某点数和的情况一共有几种,即可求出该点数之和的概率. 方法一:基于递归的方法,效率较低 易知,点数之和s的最小值为n,最大值为6*n,因此我们考虑用一个大小为(6*n-n

小Hi有一枚神奇的硬币.已知第i次投掷这枚硬币时,正面向上的概率是Pi. 现在小Hi想知道如果总共投掷N次,其中恰好M次正面向上的概率是多少. Input 第一行包含两个整数N和M. 第二行包含N个实数P1, P2, ... PN. 对于30%的数据,1 <= N <= 20 对于100%的数据,1 <= N <= 1000, 0 <= M <= N, 0 <= Pi <= 1 Output 输出一行一个实数表示恰好M次正面向上的概率.注意行末需要包含一个换

多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&&sectionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,

原文为: 二项分布和Beta分布 二项分布和Beta分布 In [15]: %pylab inline import pylab as pl import numpy as np from scipy import stats Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment [backend: module://IPython.kernel.zmq.pylab.backend_inline]. For more informatio

The Dirichlet Distribution 狄利克雷分布 (PRML 2.2.1) Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布.如何理解这句话,我们可以先举个例子:假设我们有一个骰子,其有六面,分别为{1,2,3,4,5,6}.现在我们做了10000次投掷的实验,得到的实验结果是六面分别出现了{2000,2000,2000,2000,1000,1000}次,如果用每一面出现的次数与试验总数的比值估计这个面出现的概率,则我们得到六面出现的概率,分别为{0.2,0.2,0.2,0.2,

题目大概说一个1×n的格子,每个格子都有一定的黄金,起点在1,终点在n,通过投掷6面骰子前进与骰子点数一样的步数,如果会超过n就重新投,每到一个格子就获得其中的黄金.问到达n能得到的黄金数目的期望. 求概率是正推,求期望是逆推..容我慢慢体会.. 期望: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ]; int main(){ ]; scanf("%d&

http://cos.name/2013/03/lda-math-text-modeling/ 4. 文本建模 我们日常生活中总是产生大量的文本,如果每一个文本存储为一篇文档,那每篇文档从人的观察来说就是有序的词的序列 d=(w1,w2,⋯,wn). 包含M 篇文档的语料库 统计文本建模的目的就是追问这些观察到语料库中的的词序列是如何生成的.统计学被人们描述为猜测上帝的游戏,人类产生的所有的语料文本我们都可以看成是一个伟大的上帝在天堂中抛掷骰子生成的,我们观察到的只是上帝玩这个游戏的结果 ——

很荣幸,经过三天的努力.终于把自己翻译的教材做完了,现在把它贴出来,希望能指出其中的不足.   Case Study: Random Number Generation Fig. 6.7  C++ 标准库头文件 (Part 3 of 3.) 6.7  Case的学习: 随机数的生成 我们现在需要一个简短的,并希望娱乐的分流成为一种流行的编程应用,即模仿和玩游戏,在这一节和下一节当中,我们将要开发一个包含多选功能的游戏. 这些元素的产生可以使用C++的标准库来获得,仔细研读下面的语句 i = ra

本文主要分析以加密为目的的随机数生成问题.PHP 5 并未提供生成强加密随机数的简便机制,但是,PHP 7 引入了两个 CSPRNG 函数以解决该问题.系 OneAPM 工程师编译整理. 什么是 CSPRNG? 引用维基百科的定义,密码安全的虚拟随机数生成器(Cryptographically Secure Pseudorandom Number Generator,CSPRNG)是带有特定属性使之在密码学中适用的虚拟随机数生成器(pseudo-random number generator,P

NIIT第十一天 上午 多维数组 1.数组是引用数据类型 排序 1.冒泡排序法 2.类冒泡排序法 下午 飞行棋游戏 1.项目策划 2.项目规则确认 3.项目模块确认 晚上 1.飞行棋游戏,项目框架的编写 笔记 1.数组也是引用数据类型 2.冒泡排序法:嵌套for循环,外层循环控制冒泡的轮数,内层循环负责将本轮循环的最小值调换到末尾 3.在equals()方法使用上,应该将不会发生空值写在前面,因为在a.equals(b)时,如果a是空值,将不可能调用equals()方法,导致空指针报错,而b为空

搬砖 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 5134    Accepted Submission(s): 1288 Problem Description   小明现在是人见人爱,花见花开的高富帅,整天沉浸在美女环绕的笙歌妙舞当中.但是人们有所不知,春风得意的小明也曾有着一段艰苦的奋斗史. 那时的小明还没剪去长发,没有信用卡没

转自LDA数学八卦 在 Machine Learning 中,LDA 是两个常用模型的简称: Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation, 在这篇文章中我们主要八卦的是后者.LDA 是一个在文本建模中很著名的模型,类似于 SVD, PLSA 等模型, 可以用于浅层语义分析,在文本语义分析中是一个很有用的模型.很不幸的是,这个模型中涉及的数学知识有点多, 包括 Gamma 函数, Dirichlet 分布, Dirichle

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 统计函数Statistical functions(scipy.stats) Python有一个很好的统计推断包.那就是scipy里面的stats. Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This modul

Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布.如何理解这句话,我们可以先举个例子:假设我们有一个骰子,其有六面,分别为{1,2,3,4,5,6}.现在我们做了10000次投掷的实验,得到的实验结果是六面分别出现了{2000,2000,2000,2000,1000,1000}次,如果用每一面出现的次数与试验总数的比值估计这个面出现的概率,则我们得到六面出现的概率,分别为{0.2,0.2,0.2,0.2,0.1,0.1}.现在,我们还不满足,我们想要做10000次试验,每次试验中我们都投掷骰子10

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式

scipy.stats Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This module contains a large number of probability distributions as well as a growing library of statistical functions. Each univ

From: https://www.cs.cmu.edu/~scohen/psnlp-lecture6.pdf 不错的PPT,图示很好. 伯努利分布 和 多项式分布 Binomial Distribution的共轭先验Beta Distribution. 贝塔分布的范围符合色子的每一面的概率理解. 同理: Multinomials Distribution的共轭先验Dirichlet Distribution. Ref: https://docs.scipy.org/doc/numpy/refe

BTM的原理跟LDA很像,下面是该模型的概率图: 由该图可以看出来,与LDA的区别在于确定主题分布和词分布后相应地取两个词(而LDA只取一个,即类比常见的骰子说法:先投掷K面的骰子得到主题z,再根据相应的V面骰子,连续投掷两次,得到一对词汇),这俩词叫做biterm(就是在把一个文档分词之后,对这些词的设置一个距离指标,从第I个到第j个词之间两两结对,都可以看作一对biterm).从原文档得到biterm代码如下: def build_Biterms(self, sentence): "&quo