程序员的数学1 2012.pdf 2012版 程序员的数学2 概率统计 ,平冈和幸,(日)堀玄著 ,P4006 2015.pdf 2015版 程序员的数学3-线性代数 2016.pdf 2016版 如果数学不好,是否可以成为一名程序员呢?答案是肯定的. 本书最适合:数学糟糕但又想学习编程的你., 没有晦涩的公式,只有好玩的数学题., 帮你掌握编程所需的“数学思维”., 日文版已重印14次!, 编程的基础是计算机科学,而计算机科学的基础是数学.因此,学习数学有助于巩固编程的基础,写出更健壮的程序.…

题意:某个人每天晚上都玩游戏,如果第一次就䊨了就高兴的去睡觉了,否则就继续直到赢的局数的比例严格大于 p,并且他每局获胜的概率也是 p,但是你最玩 n 局,但是如果比例一直超不过 p 的话,你将不高兴的去睡觉,并且以后再也不玩了,现在问你,平均情况下他玩几个晚上游戏. 析:先假设第一天晚上就不高兴的去睡觉的概率是 q,那么有期望公式可以得到 E = q + (1-q) * (E + 1),其中 E 就是数学期望,那么可以解得 E = 1/ q,所以答案就是 1 / q,这个公式是什么意思呢,把数…

面试题7.2:三角形的三个顶点上各有一只蚂蚁.如果蚂蚁开始沿着三角形的边爬行,两只或三只蚂蚁撞到一起的概率有多大?假定每只蚂蚁会随机选一个方向,每个方向被选到的几率相等,而且三只蚂蚁的爬行速度相同. package cc150.intelligence; public class Ants { public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存根 Ants at = new Ants(); System.out.println(at…

题意:猎人A和B要进行一场比赛.现在有两个猎物老虎和狼,打死老虎可以得X分,打死狼可以得Y分.现在有两种情况: (1)如果A与B的预定目标不同,那么他们都将猎到预定的目标. (2)如果A与B的预定目标相同,A杀死目标的概率为P,B杀死这个目标的概率为1-P.接着他们将猎取第二只猎物,概率同上. 现在A知道B选择老虎作为他的首目标的概率为Q,B选狼作为首目标的概率为1-Q.所以A必须选择他的首目标,来使得他的期望分数最高. 析:分情况讨论么,首先选Tiger,再选Wolf,看看哪个大,就选哪个,比…

[题目描述] 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数之和. 现在,请你对这M条边进行编号,使得小Z获得的总分的期望值最小. [输入格式] 第一行是正整数N和M,分别表示该图的顶点数 和边数,接下来M行每行是整数u,v(1≤u,v≤N),表示顶点u与顶点v之间存在一条边. 输入保证3…

Background If thou doest well, shalt thou not be accepted? and if thou doest not well, sin lieth at the door. And unto thee shall be his desire, and thou shalt rule over him.     And Cain talked with Abel his brother: and it came to pass, when they w…

King Arthur is an narcissist who intends to spare no coins to celebrate his coming K-th birthday. The luxurious celebration will start on his birthday and King Arthur decides to let fate tell when to stop it. Every day he will toss a coin which has p…

biubiu~~~ 对于这道傻题.........我考场上退了一个多小时才推出来这个东西是排列...........然后我打的dfs效率n!logInf正好n=9是最后一个能过的数结果前三个点的n全是10,然后这题全场爆零......... 我在考场上试了很多种方法发现只有排列可以对样例........解释一下为什么,一个数自己对自己的位置造成影响的只有最后一次操作,而这些数的最后一次操作在时间轴上形成了排列,最终造成了最后那一堆书的排列,而他们每一种排列的概率也就是每一种最后一位结束顺序的概率…

官方题解看不太懂,参考了一些人的博客以后自己证明如下: 其中D(X)和E(X)的公式如下(参考自百度百科): 其中 p = 1 / m .(这是每一个单独事件发生的概率期望,在这里单独事件指的是一个球放到m个盒子里面,放到每个盒子里面的概率都是一样的,所以期望都是1 / m了) 推出了公式以后,代码就很好写了.代码如下: #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <string.h> using namespace…

Andrew and Jerry are playing a game with Harry as the scorekeeper. The game consists of three rounds. In each round, Andrew and Jerry draw randomly without replacement from a jar containing n balls, each labeled with a distinct positive integer. With…

495. Kids and Prizes Time limit per test: 0.25 second(s) Memory limit: 262144 kilobytes input: standard output: standard ICPC (International Cardboard Producing Company) is in the business of producing cardboard boxes. Recently the company organized…

题意:给你一个n面的骰子每个面有一个值,然后其中有不同值代表你能获得的钱,然后有m个特殊的面,当你骰到这一面的时候可以获得一个新的机会 问你能得到钱的期望. 析: 骰第一次     sum/n 骰第二次     sum/n*(m/n) 骰第三次     sum/n*(m/n)*(m/n) 骰第四次     sum/n*(m/n)*(m/n)*(m/n) ............ 骰第k次     sum/n*(m/n)^k 即    sum/n*(1+q+q^2+q^3+……+q^k)    q…

数学期望 P=Σ每一种状态*对应的概率. 因为不可能枚举完所有的状态,有时也不可能枚举完,比如抛硬币,有可能一直是正面,etc.在没有接触数学期望时看到数学期望的题可能会觉得很阔怕(因为我高中就是这么认为的,对不起何老板了QwQ),避之不及. 但是现在发现大多数题就是手动找公式或者DP推出即可,只要处理好边界,然后写好方程,代码超级简短.与常规的求解不同,数学期望经常逆向推出. 比如常规的dp[x]可能表示到了x这一状态有多少,最后答案是dp[n].而数学期望的dp[x]一般表示到了x这一状态还…

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起…

新手学习机器学习很难,就是收集资料也很费劲.所幸Robbie Allen从不同来源收集了目前最全的有关机器学习.Python和相关数学知识的速查表大全.强烈建议收藏! 机器学习有很多方面. 当我开始刷新这个主题时,我遇到了各种“速查表”,仅仅列出了需要知道的给定主题的所有要点. 最后,我收集了与机器学习相关的速查表.有些我经常参考,认为其他人也可能从中受益.因此, 这篇文章把我在网上发现的很好的27个速查表分享出来,以供大家参考. 机器学习(Machine Learning) 有不少有用的流程图…

概率和期望dp 概率和期望好神啊,完全不会. 网上说概率要顺着推,期望要逆着推,然而我目前做的概率期望题正好都与此相反2333   概率: 关于概率:他非常健康 初中概率题非常恐怖.现在来思考一道题:中国放弃参加IOI2018的概率是多少?理性的回答:趋近于0:asuldb的回答:和他NOIP AK的概率差不多:按照初中的观点:1/2(有可能放弃,有可能不放弃),所以他有挺大的可能AK NOIP啦. 有一次期中考试做过一道题:小明的班里有3/4的人学数学,1/4人学英语,问小明学数学的概率是多少…

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…

<程序员面试金典(第5版)>[PDF]下载链接: https://u253469.pipipan.com/fs/253469-230382252 内容简介 本书作者Gayle Laakmann McDowell是著名的软件从业者,曾担任谷歌资深面试官和招聘委员会成员,深谙世界顶尖科技公司的面试之道,与数百名求职者有过"交锋",洞悉面试成败的关键所在. 本书融萃了作者在世界顶尖科技公司长期从事相关工作所积累的面试经验,涉及与面试相关的每个环节--大到剖析面试流程.详解经典的技…

数学期望 概率递推 每一天的概率都是独立且相同的.可以先推出每天打i盘赢j盘的概率f[i][j] f[i][j]=f[i-1][j]*(1-p) + f[i-1][j-1]*p 输 赢 设此人打一天胜率不满足要求的概率为p 那么打一天的概率是1*p 打两天的概率是1*p*(p^2) 以此类推 ---- 题解待施工 学自http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4282768.html ---- WA点: 1.a和b用double存,可能引起了精度误差. 2.输出没换行 /…

第18章---高度难题 1,-------另类加法.实现加法. 另类加法 参与人数:327时间限制:3秒空间限制:32768K 算法知识视频讲解 题目描述 请编写一个函数,将两个数字相加.不得使用+或其他算数运算符. 给定两个int A和B.请返回A+B的值 测试样例: 1,2 返回:3 答案和思路:xor是相加不进位.and得到每一个地方的进位.所以,用and<<1之后去与xor异或.不断递归. import java.util.*; public class UnusualAdd { pu…

Rsession让Java调用R更简单 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥…

杭电ACM分类: 1001 整数求和 水题1002 C语言实验题——两个数比较 水题1003 1.2.3.4.5... 简单题1004 渊子赛马 排序+贪心的方法归并1005 Hero In Maze 广度搜索1006 Redraiment猜想 数论:容斥定理1007 童年生活二三事 递推题1008 University 简单hash1009 目标柏林 简单模拟题1010 Rails 模拟题(堆栈)1011 Box of Bricks 简单题1012 IMMEDIATE DECODABILITY…

这涉及到数学的概率问题. 二元变量分布:          伯努利分布,就是0-1分布(比如一次抛硬币,正面朝上概率) 那么一次抛硬币的概率分布如下: 假设训练数据如下: 那么根据最大似然估计(MLE),我们要求u: 求值推导过程如下: 所以可以求出: 以上的推导过程就是极大似然估计,我们可以看出u就是样本出现的频率除以总共抛硬币的实验次数.但是极大似然估计有它的局限性,当训练样本比较小的时候会导致Overfitting问题,比如说抛了10次硬币,有8次朝上,那么根据极大似然估计,u的 取值就应…

[人生格言] 1] 一生都用头脑而不是情绪解决这个问题 2] 仅仅有偏执狂才会成功 3] 在最困难时都要保持一份幽默感 4] 吾生也有涯,而知也无涯,以有涯随无涯,殆已 [简历] 我的生日: 1981.XX.XX 生理特征: 男 婚姻状况: 已婚 个人网站: http://www.x86asm.com Email   : pliceman_110@163.com QQ      : 编程生涯: 2001-至今[11年] 职业生涯: 9年 开发语言: C/C++; x86asm; Object P…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA).注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写的线性判别分析LDA原理总结.文本…

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp…

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…

我搞JAVA也有些日子了, 因为我比较贪玩,上进心不那么强, 总是逼不得已为了高薪跳槽才去学习, 所以也没混成什么大牛, 但好在现在也已经成家立业, 小日子过的还算滋润, 起码顶得住一月近万元的吃喝拉撒玩各种贷款信用卡 不为金钱过于发愁了. 我特别感谢当初贴吧遇见的那位大神, 虽然每个月也就聊那么几句, 但是他总能在我不知道该学啥, 该怎么走的时候, 给我方向, 毫不夸张的说,我现在的衣食无忧, 技术马马虎虎, 都是拜他所赐. 所以 我也想分享一些自己的成长过程 以及技术路线 希望一些迷茫的新人…

什么是LDA? LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块.贝叶斯相关知识:先验分布 + 数据(似然)= 后验分布. 贝叶斯模型通过数学和概率的形式表达, 设 似然(数据)为二项分布: 其中p我们可以理解为好人的概率,k为好人的个数,n为好人坏人的总数.似然(数据)较为容易理解,但是先验分布较难,因为要求先验分布和数据(似然)对应的二项分布集合后,得到的后验分布在后面还可以作为先验分布!即是说,我们希望先验分布和后验分布的形式应该是…

http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创…