题目链接 紫书P327 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,计算每个人实际买东西的概率.输入 n ( 1 <= n <= 20 )和r( 0 <= r <= n) 输出每个人实际买了的东西概率 分析: “ r 个人买了东西 ” 这个事件叫做E, “ 第 i 个人买东西 ”这个事件叫做 Ei ,要求的就是 P( Ei | E ) = P ( Ei E) / P ( E ) : P(E)的求法利用全概率公式,…

布朗语料库中使用条件概率分布函数ConditionalFreqDist,可以查看每个单词在各新闻语料中出现的次数.这在微博情感分析中非常有用,比如判断feature vector中代表positive or negative or neutral的各feature在每条tweet中出现的次数高低来判断该tweet的情感极性. from nltk.corpus import brown cfd=nltk.ConditionalFreqDist((genre,word)for genre in br…

题意:n个人选r个人,每个人被选中的概率为pi,问最后每个人被选中的概率是多少. sol:就是个简单的概率题,范围还特别小,深搜秒出...然而公式什么的很多还是需要注意的...     条件概率的公式:P(A|B)*P(B)=P(AB) ——>这题就成了求裸的P(ai|pr),即在pr发生的情况下ai发生的概率.因为P(AB)和P(B)通过搜索可以很方便地求出来,那么P(a|b)也就迎刃而解了. 所以在枚举的时候即使一个点没有被选中,那么它没有被选中的概率仍然应该乘上去,最后求的是所有概率,即累…

枚举,条件概率. 2^20次方等于100w,是大约可以没准还能过的. 二进制枚举时,如果买东西的人恰好为r个,设概率为p,就将sum[i]+=p(sum[i]为r个人买东西时第i个人买东西的概率),tot+=p(tot为r个人买东西的概率) 要求的就是sum[i]/tot. P(第i个人实际买东西)=P(r个人买东西且第i个人在其中)/P(r个人买东西). r为0时特判 #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring…

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…

13张动图助你彻底看懂马尔科夫链.PCA和条件概率! https://mp.weixin.qq.com/s/ll2EX_Vyl6HA4qX07NyJbA [ 导读 ] 马尔科夫链.主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解.而本文,将这些抽象的理论概念,用可视化的方式来解释,还可调节相应参数来改变结果,使这些抽象概念变得生动而立体! 计算机相关概念太难.太抽象?别怕,往下看! 人类对视觉信息的记忆要远远大于文字信息.使用图表等形式的可…

0. 说明 条件概率 & 全概率公式 & 朴素贝叶斯公式 学习笔记 参考 scikit-learn机器学习(五)--条件概率,全概率和贝叶斯定理及python实现 1. 条件概率 [定义] 已知 事件A 发生的条件下,另一个 事件B 发生的概率成为条件概率,即为 P(B|A) 如图 A∩B 那一部分的发生的概率即为 P(AB) P(AB) = 发生A的概率 * 发生A之后发生B的概率 = 发生B的概率 * 发生B之后发生A的概率 即: P(AB) = P(A) * P(B|A) = P(B…

公式: P(E|F)=P(E|GF)P(G|F)+P(E|GcF)P(Gc|F) 解释: 已知F发生,E发生的条件概率为P(E|F). 现在多考虑一个条件G,G可能发生也可能不发生. 若F已发生条件下G发生,意味着“GF都发生”. “GF都发生”为条件下,E发生的概率为P(E|GF):相应的若F发生且G不发生,E发生的概率为P(E|GcF). 但是且慢,G可能通过F发生也可能不通过F发生,因此还要将GF中的G限定在通过途径F发生,于是得到P(E|GF)P(G|F).相应的,G不发生时有P(E|G…

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…

简单的条件概率题,直接再来一枪没子弹的概率是所有子串”00“的数目除以‘0’的数目,随机转一下再打没子弹的概率是‘0’的数目除以总数目. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<string> #include<cmath> #include<map> #include<set> #incl…

条件概率,全概率公式,贝叶斯公式 条件概率:在另外一个事件 B 已经发生的条件下,事件 A 发生的概率叫做在 A 对于 B 的条件概率,记作 \(p(A|B)\).显然\(p(AB)=p(A|B)p(B)\).于是有:\(p(A|B)=\frac{p(AB)}{p(B)}\). 独立事件:若事件 B 是否发生对事件 A 的概率没有影响,即\(p(A|B)=p(A)\),则称事件 A, B 相互独立 (为独立事件).将前面那个式子代入,可以发现若两个事件A和B独立,则\(p(AB)=p(A)p(B…

题链:https://cn.vjudge.net/problem/UVA-1636 题意 给出一把枪的子弹序列,已知开了一枪且无子弹,问下一步的决策是旋转,还是开下一枪 题解 已知开一枪没子弹,下一枪也没子弹概率设为p1 那么:设P(A)为下一枪无子弹,P(B)为上一枪无子弹.根据条件概率公式 \(P(A|B)=P(AB)\div P(B)\) 即连续两枪无子弹概率除以上一枪无子弹概率,即 \((numof("00")\div n)\div (numof("0")\…

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=18546 题意:有n个人会去超市,其中只有r个人会买东西,每个人独自买东西的概率会给出,问这一群人去买东西,第i个人属于r之中的概率是多少 思路:首先得了解什么是条件概率. 条件概率:事件A在事件B成立的基础上再成立的概率,公式为:P(A|B)=P(A*B)/P(B) 可以照着题目案例1进行分析: 输入 0.10 0.20 0.30 输出 0.413043 0.739130…

目录 条件概率 一.条件概率简介 二.条件概率推广 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 条件概率 一.条件概率简介 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率.条件概率表示为:\(p(A|B)\),读作"在B的条件下A的概率".若只有两个事件A,B,那么 \[ p(A|B) = {\frac{p(AB)}{p(B)}}…

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,…

条件概率公式是高中数学的概率知识中比较常用的一个公式,今天我们来介绍一下在MathType中如何输入条件概率公式. 具体步骤如下: 步骤一 打开专业的公式编辑软件MathType 7,在输入框中输入"P()",当我们想要找条件概率公式中的"竖线"的时候,发现在MathType的快捷符号板中并没有"竖线"符号,那么就要求我们插入竖线符号.怎么插入竖线呢,首先打开"编辑",然后点击"插入符号",在"插…

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…

tag:这篇文章没太多思考的地方,就是做个过渡 1.从条件概率来定义互斥和对立事件 2.互斥事件是独立事件吗? 3.每个样本点都可以看作是互斥事件,来重新看待条件概率 一.从条件概率来定义互斥和对立事件 根据古典概率-条件概率的定义,当在"A的样本点集合中,没有一个B集合中的样本点"的时候: 则A.B事件构成了一对互斥事件,简单理解就是发生了A就绝对不可能发生B,又根据条件概率的展开式,我们可以推出常见的两个公式: 互斥事件在V-N图上来看,就是两个事件的集合没有交集. 二.互斥事件是…

写本文主要是帮助粉丝理解考研中的古典概率-条件概率的具体定义. "B事件发生的条件下,A事件发生的概率"? "在A集合内有多少B的样本点"? "在B约束条件下,A发生的概率变化为?" "B事件中的一个样本点,同时也落在A样本点集合的概率是多少" "将B作为样本空间,则A的概率变为多少" 1.条件概率在古典概率中到底该怎么被定义? 2.从交事件AB来推导条件概率公式 3.在考研古典概率中,条件概率公式的一些不…

"B事件发生的条件下,A事件发生的概率"? "在A集合内有多少B的样本点"? "在B约束条件下,A发生的概率变化为?" "B事件中的一个样本点,同时也落在A样本点集合的概率是多少" "将B作为样本空间,则A的概率变为多少" 1.条件概率在古典概率中到底该怎么被定义? 2.从交事件AB来推导条件概率公式 3.在考研古典概率中,条件概率公式的一些不足 4.在现实生活中如何理解条件概率? 一.条件概率在古典概率中…

1.从条件概率来定义互斥和对立事件 2.互斥事件是独立事件吗? 3.每个样本点都可以看作是互斥事件,来重新看待条件概率 一.从条件概率来定义互斥和对立事件 根据古典概率-条件概率的定义,当在"A的样本点集合中,没有一个B集合中的样本点"的时候: 则A.B事件构成了一对互斥事件,简单理解就是发生了A就绝对不可能发生B,又根据条件概率的展开式,我们可以推出常见的两个公式: 互斥事件在V-N图上来看,就是两个事件的集合没有交集. 二.互斥事件是独立事件吗? 互斥事件不仅不是独立事件,还是一种…

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…

题链:https://cn.vjudge.net/problem/UVA-11181 题意 n个人去了超市,已知每个人买东西的概率为p[i],在已知有r个人买了东西的情况下,求实际上每个人买东西的概率 题解 设r个人买东西的时间为E \[ans=p(i\;|\;E)=\frac{p(iE)}{p(E)}\] 每个人买东西的概率是独立的,在一种r情况下,利用乘法原理即可. 多种r情况是互斥的,累加起来即可. 参考代码 import java.io.*; import java.util.*; pu…

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…

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…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介 在 结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(…

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分…