一、全概率公式和贝叶斯公式 1、全概率公式 2、贝叶斯公式 二、朴素贝叶斯算法 1、算法简介   贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。之所以称之为”朴素”,是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设:所有的特征之间是统计独立的(假设某样本x有...

原文链接:myquant.cn   期货投资,是一门艺术,也是一门科学。普通投资者在对期货投资的认识还没有到达一定的高度之前,不妨把它当做一门科学来对待。这样在较大程度上可以避免人性弱点对期货投资的不利影响。我国近代著名思想家严复认为,只有引入了数学,一门学问才能称之为科学。而概率论在期货交易中恰恰能得到很好的应用。 期货市场价格的运行并不是完全随机的,也不是完全有规律可循的。这里,不妨...

梳理大纲: 描述性统计 使用Python实现概率分布 (二项分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布、正态分布等) 参考资料: 【木东居士】公众号 From 统计学Statistics 学习小组:由【木东居士】公众号 定期发起 对数据感兴趣的伙伴们 可一同在此交流学习 伯努利分布&二项分布 泊松分布 几何分布 泊松分布 正态分布...

字符串全排列

全排列

  

2019-12-03 11:51:48

若全排列中有重复的字符出现,i与j交换时,应判断[i,j)中有没有与第j个相等的,有的话,跳过j...

概率计算器

概率  多项式

  

2019-06-02 08:57:56

Problem ████[数据删除] Solution 这道题研究的是连续型变量,那么为了描述它在各个数值的概率,我们可以用概率密度函数来描述。那啥是概率密度函数啊? 看度娘给我们的解释: 容易知道P(x≤A)=∫0AP(x)P(x\leq A)=\int_0^AP(x)P(x≤A)=∫0A​P(x),那P(x≥A)P(x\geq A)P(x≥A)怎么办?看...

Markov Networks for OCR 光学字符识别的马尔科夫网络   说到光学字符识别(OCR),此前笔者首先想到的会是卷积神经网络,而单词识别则会考虑使用递归神经网络。而本周的作业则基于马尔科夫网络构建了一个较为基础OCR系统,目的也主要是让我们对马尔科夫网络有个感性的认知。网络所需要的的所有参数题目都已经训练完毕,而一些字符识别中的核心算法如图像间的相似度计算题目也都直接提...

Decision Making 作决策   这一周的内容在老版本的CS228课程中,是作为第六周的一个小节讲的(老版本的CS229只有9周的课程),而在概率图模型的教材里边对应的是第22章效用和决策。也就是说,这一周的课程更多的是对之前所学知识的一种应用。   1.记号和定义   使用影响图来表现本周所学的内容,如下图所示:     其中,X表示随...

蒙特卡罗概率

蒙特卡罗  概率

  

2019-07-18 20:07:28

1.基本思想:       2.蒙特卡罗求圆周率:   算法示意图:     3.      通过代码,我们可以看到,是通过求近似值,然后约等于真值,并且通过概率计算很难得到问题的精确解的.  ...

Bayes Nets for Genetic Inheritance 基因遗传的贝叶斯网络   1.构建基因遗传的贝叶斯网络   本章要求构建如下图所示的贝叶斯网络:     图中,变量1、2、3分别表示父母及子女的基因型(Genotype),变量4、5、6分别表示父母及子女基因型所对应的性状(Phenotype)。同时,基因型本身由等位基因(Allele)...

因为概率与期望没什么知识点,所以直接上题吧: 1、 Rimi learned a new thing about integers, which is - any positive integer greater than 1 can be divided by its divisors. So, he is now playing with this property. He...

牛牛赢牌概率模拟计算

牛牛  概率  赢牌

  

2019-10-05 14:41:03

最近做了一个牛牛模拟计算的小程序,总体说来不难,关键地方就是优化,提高计算速度。 规则是用户知道自己的四张手牌,然后模拟出来自己的胜率和收益。 大概思路就是给模拟用户还有用户自己模拟发牌,最后计算所有人的权值,找出最大的权值来判断收益。 52张牌我由m=1-52数字表示,m%13表示每张牌的大小,m/13表示牌的花色,当然13,26,39,52,这种特殊数字返回特定的花色。 1.计算牌的花色 2....

记录概率和统计相关的概念和基础知识 总体来说 概率和统计是互逆的: 概率根据数据生成的过程进行建模,研究某种模型产生的数据有什么特性, 统计学正好相反,通过已知的数据,来推导产生这些数据的模型是怎样的 概率:是描述可能性的一个数值 随机变量:描述事件可能出现的所有状态,分为离散随机变量和连续随机变量 概率分布:描述每种状态出现的可能性,随机变量X表示小球的颜色,100个球中红色20个,蓝色40个,...

正态分布(Normal distribution) 正态分布(Normal distribution),又名高斯分布(Gaussian distribution),正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称,中央部位的概率密度最大。越偏离均值,其概率密度减小。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期...

概率论与数理统计 事件及事件运算 事件的运算性质 排列与组合 频率 概率 条件概率 全概率公式与贝叶斯公式 伯努利试验与二项概率公式 功能快捷键 合理的创建标题,有助于目录的生成 如何改变文本的样式 插入链接与图片 如何插入一段漂亮的代码片 生成一个适合你的列表 创建一个表格 设定内容居中、居左、居右 SmartyPants 创建一个自定义列表 如何创建一个注脚 注释也是必不可少的 KaTeX数学...