X ~ :随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布(高斯函数) 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 正态分布(又称高斯分布)的概率密度函数   numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 概率分布的均值,对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scal

获取随机数 举例:0-9 Random random = new Random(); int j = random.Next(0, 9); 0.1两个值被取值的概率相等 int a = Math.Abs(Guid.NewGuid().GetHashCode()) % 2; if (a == 0) {} else if(a==1) {} /// <summary> /// 获取等概率的小于最大数的非负随机数 /// </summary> /// <param name=&quo

SELECT INTO和INSERT INTO SELECT的区别   数据库中的数据复制备份 SELECT INTO: 形式: SELECT value1,value2,value3 INTO Table_2 FROM Table_1 Table_2表存在,报错:数据库中已存在名为 'Table_2' 的对象. Table_2表不存在,自动创建表Table_2,成功导入数据 INSERT INTO SELECT: 形式: INSERT INTO Table_2 (v1,v2,v3) SELEC

出题:将一个数组最开始的k个(K小于数组大小N)元素照搬到数组末尾,我们称之为数组的旋转:现在有一个已经排序的数组的一个旋转,要求输出旋转数组中的最小元素,且时间复杂度小于O(N): 分析: 时间复杂度小于O(N)也就是不能用常规的遍历思路:可以将数组看成两个都是递增序列(假设为升序)的子数组,并且前半段的元素均大于等于后半段的元素,分界点的位于后半段数组的第一个元素就是最小元素: 具体算法:两个指针left和right指向数组第一个和最后一个元素,使用Binary Search确定中间元素mi

1. 写在之前的话 0x1:贝叶斯推断的思想 我们从一个例子开始我们本文的讨论.小明是一个编程老手,但是依然坚信bug仍有可能在代码中存在.于是,在实现了一段特别难的算法之后,他开始决定先来一个简单的测试用例,这个用例通过了.接着,他用了一个稍微复杂的测试用例,再次通过了.接下来更难的测试用例也通过了,这时,小明开始觉得这段代码出现bug的可能性大大大大降低了.... 上面这段白话文中,已经包含了最质朴的贝叶斯思想了!简单来说,贝叶斯推断是通过新得到的证据不断地更新我们的信念. 贝叶斯推断很少会

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

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a

这个函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值.什么是标准正态分布 来源:http://www.360doc.com/content/17/0306/13/32342759_634411464.shtml 什么是正态分布 正态概率分布是连续型随机变量概率分布中最重要的形式,它在实践中有着广泛的应用.在生活中有许多现象的分布都服从正态分布,如人的身高.体重.智商分数:某种产品的尺寸和质量:降雨量:学习成绩,特别是,在统计推断时,当样本的数量足够大时,许多统计数据都服从正态分布.下面以人的身

1,np.ceil(x, y) 限制元素范围,进一法,即向上取整. x 表示输入的数据  y float类型 表示每个元素的上限. a = np.array([-1.7, -1.5, -0.2, 0.2, 1.5, 1.7, 2.0]) np.ceil(a) # array([-1., -1., -0., 1., 2., 2., 2.]) 2,np.permutation(x) 随机生成一个排列或返回一个 range,如果x 是一个多维数组,则只会沿着它的第一个索引进行混洗. import nu

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/83 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/163 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.概率论及在AI中的使用 概率(Probability),反映随机事件出现的可能性大小.事件\(A\)出现的概率,用\(P(A)\)表示. 概率论(Probability Theory),是研究随机现象数量规律的数学分支,度量事物的不

题意:有n个球,其中有0.1.2...n个黑球的概率是相等的,现在从中取出L个球,p个黑球q个白球.现在问猜一个黑球的区间,使得落在这个区间的概率大于给定的一个数值. 详见代码: #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cstdio> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int n, p, q, pri;

/** * 测试代码,通过在SDCard根目录放置几种不同大小的图片, 来自动测试压缩方式是否有效同时看是否会内存不够. * * @since * By:AsionTang * At:2014年3月20日 * */ public static final void test() { //常用照片分辨率 final int[][] list = new int[][] { { 15000, 13600 }, { 14000, 12600 }, { 13000, 11600 }, { 12000,

http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2012/10/02/2710606.html 有关概率和期望问题的研究 摘要 在各类信息学竞赛中(尤其是ACM竞赛中),经常出现一些与概率和期望有关的题目.这类题目需要较高的数学水平和一定的算法技巧,必须经过仔细分析,选择合适的数学模型和算法才能顺利的解决问题.本文就对这类题目的一些常见方法进行了研究. 数学基础 这里写的数学基础是有关概率和期望的一点简单的计算法则,虽然我们都很熟悉,但是有时也可能会忘记使用,所以

称号:该n骰子在地板上.所有点骰子的向上一面和一个S.进入n,打印S所有可能的值的概率. 声明思想非原创!仅仅因动态规划思想的使用非常好,记下. 分析:动态规划就是分阶段考虑问题.给出变量.找出相邻阶段间的关系.详细定义给忘了. 1.如今变量有:骰子个数,点数和. 当有k个骰子.点数和为n时.出现次数记为f(k,n).那与k-1个骰子阶段之间的关系是如何的? 2.当我有k-1个骰子时.再添加一个骰子,这个骰子的点数仅仅可能为1.2.3.4.5或6.那k个骰子得到点数和为n的情况有: (k-1,n

系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代 文章目录 Numpy 数组:ndarrayNumPy 数组属性1.ndarray.shape2.ndarray.ndim3.ndarray.flags4.ndarray.realNumPy 中的常数NumPy 创建数组1.numpy.empty2.numpy.zeros3.numpy.ones4.numpy.fullNumPy

如: 取 1~10 之间的随机数,那么他们的取值范围是: 整数 区间 概率 1 [0,1) 0.1 2 [1,2) 0.1 3 [2,3) 0.1 4 [3,4) 0.1 5 [4,5) 0.1 6 [5,6) 0.1 7 [6,7) 0.1 8 [7,8) 0.1 9 [8,9) 0.1 10 [9,10) 0.1 如果调整2的概率为0.5,那么1~10之间的随机数取值区间与其它值的概率都会发现变化 如下: 最小取值范围 = 0 最大取值范围 = 最小取值范围  + 概率 * 10(分成10份

转自https://blog.csdn.net/zy691357966/article/details/46776199 zy691357966的blog 有关概率和期望问题的研究 摘要 在各类信息学竞赛中(尤其是ACM竞赛中),经常出现一些与概率和期望有关的题目.这类题目需要较高的数学水平和一定的算法技巧,必须经过仔细分析,选择合适的数学模型和算法才能顺利的解决问题.本文就对这类题目的一些常见方法进行了研究. 数学基础 这里写的数学基础是有关概率和期望的一点简单的计算法则,虽然我们都很熟悉,但

(1)numpy的位操作 序号         操作及描述 1.      bitwise_and 对数组元素执行位与操作 2.      bitwise_or 对数组元素执行位或操作 3.      invert 计算位非 4.      left_shift 向左移动二进制表示的位 5.      right_shift 向右移动二进制表示的位 (2)NumPy - 字符串函数 以下函数用于对dtype为numpy.string_或numpy.unicode_的数组执行向量化字符串操作. 它

借鉴自:https://www.cnblogs.com/keyboarder-zsq/p/6216762.html 题意:n个格子,每个格子有一个值.从1开始,每次扔6个面的骰子,扔出几点就往前几步,然后把那个格子的金子拿走: 如果扔出的骰子+所在位置>n,就重新扔,直到在n: 问取走这些值的期望值是多少 解析: [1] [2] [3][4] [5] [6] [7] [8] [9] //格子和值都是一样,所以下述的话,值就是格子,格子就是值... 比如这样的9个格子,我们总底往上来 对于第9个格

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,

题目链接 loj2537 题解 观察题目的式子似乎没有什么意义,我们考虑计算出每一种权值的概率 先离散化一下权值 显然可以设一个\(dp\),设\(f[i][j]\)表示\(i\)节点权值为\(j\)的概率 如果\(i\)是叶节点显然 如果\(i\)只有一个儿子直接继承即可 如果\(i\)有两个儿子,对于儿子\(x\),设另一个儿子为\(y\) 则有 \[f[i][j] += f[x][j](1 - p_i)\sum\limits_{k > j}f[r][k] + f[x][j]p_i\sum\