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  • 概率dp poj 21512019-09-25 20:00:29

    题意: 这道题目的意思很简单,有t个ACM队,m个题目,题目给出了每个队对每个题目做出的概率大小(0到1之间,包含0和1),要求每个队至少做出一道题(签到题),同时,要求获胜队必须至少能够做出n道题(获胜对不止一个),这到题目实际上就是一个dp+概率论知识,dp的推导也是概率论中的全概率公式推导出来的,之后

  • 《机器学习》西瓜书第七章贝叶斯分类器2019-09-25 11:52:53

    先验概率:基于已有知识对司机事件进行概率预估,但不考虑任何相关因素。 后验概率:基于已有知识对随机事件进行概率预估,并考虑相关因素P(c|X)。 ? 7.1? 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记

  • 支援一波 《面试数十人有感》2019-09-22 21:08:04

    原文链接:https://www.mk2048.com/blog/blog.php?id=2cjkhb2ab&title=%E6%94%AF%E6%8F%B4%E4%B8%80%E6%B3%A2+%E3%80%8A%E9%9D%A2%E8%AF%95%E6%95%B0%E5%8D%81%E4%BA%BA%E6%9C%89%E6%84%9F%E3%80%8B 戳原文 无意间看到原博主的这篇文章,强调基础和原理,

  • 机器学习之HMM2019-09-21 16:02:06

    必要的数学知识 1.联合概率与边缘概率 联合概率是指多维随机变量中同时满足多个变量时候的概率,也就是共同发生的概率。A,B的联合概率通常写成 P(A∩B)或?P(AB)或??P(AB)。   对于离散的变量,联合概率可以用表格形式表示或者求和表示,连续的变量可以使用积分表示(若是二维就一个

  • P3688 [ZJOI2017] 树状数组 【二维线段树】2019-09-20 18:57:42

    题目描述:这里有一个写挂的树状数组: 有两种共\(m\)个操作: 输入\(l,r\),在\([l,r]\)中随机选择一个整数\(x\)执行\(\text{Add}(x)\) 输入\(l,r\),询问执行\(\text{Query}(l,r)\)的答案正确的概率\(\text{mod} \ 998244353\)。 数据范围:\(n,m\leq 100000\) 首先,根据这个代码,我们知

  • 阿里面试题2019-09-19 12:36:35

    有个特殊的餐厅,对客人的要求是如果要离开餐厅一定要看下餐厅内有没有比你迟进来的人,一定要所有比你迟进来的人离开后你才能离开,有一天甲,乙,丙,丁四个客人先后进入了这家餐厅,那么他们离开的顺序不可能是: 丙,乙,甲,丁 甲,乙,丙,丁 乙,甲,丙,丁 乙,丙,甲,丁 丁,丙,甲,乙 丁,丙,乙,甲 思路关键词

  • 面试总结——强化学习2019-09-17 18:39:32

    多臂老虎机和强化学习算法的差别 策略:是强化学习机的核心,代表着决策进行的方式。它可能是一个表格,一个函数或者一个复杂的深度神经网络。 奖励信号:一个数值,代表着强化学习机采取行动后的即时奖励。最大化所得奖励是强化学习机的最终目标,为了完成这个目标,我们不断地调整策略。

  • 人工智能新编程语言-Gen2019-09-16 13:03:28

    MIT 的一个研究小组正努力让初学者更容易入门人工智能,同时也帮助专家进一步推进这个领域的发展。 在 PLDI 大会(Programming Language Design and Implementation conference)上发表的一篇论文中,研究人员介绍了一种名为“Gen”的新型概率编程系统。用户无需处理公式或者手写高性能的

  • [题解]luogu_P2059_卡牌游戏(状态设计/概率dp2019-09-12 18:00:58

    需要设计一个不用记录哪个人死了的状态,其实人的编号在死人以后就和位置无关了,所以不如记录每个位置的概率 设$f[i][j]$为共$i$个人,从第一个人做庄向后第$j$个人的概率,转移的话无非是看子问题,庄选某张牌杀掉人以后其实就只剩下$i-1$个人了,此时每个点的胜率加上对应位置的胜率即可,

  • 8.1 Noise and Probabilistic Target2019-09-11 10:05:22

    文章目录Recap: The Learning FlowNoiseProbabilistic MarblesTarget Distribution:$P(y|\mathbf{x})$The New Learning FlowFun Time Recap: The Learning Flow 如果资料有noise会发生什么? Noise 在介绍pocket算法之前简单的介绍了noise。 noise有以下几种情况: Probabili

  • 逻辑回归原理2019-09-09 20:37:38

    ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?逻辑回归原理 1 逻辑回归简介 logistic回归(LR),是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病预测,经济预测等方面。 优点:计算代价低,思路清晰易于理解和实现; 缺点:它是一个线性的分类器,不使用额外策略,处理不来非线

  • 从RL角度看MDP过程2019-09-09 18:07:22

    Markov Reward Processes 任何部分可观测问题都可以转化为马尔可夫过程 MDP化 Markov Property 状态转移概率 -> 矩阵 告诉我们在当前状态下,有多大概率到达哪个state a tuple(S,P) non-stationary MDP 不稳定的动态过程 如概率变化 Reward a tuple (S, P, R, γ) retu

  • 机器学习知识点总结2019-09-09 15:50:24

    1、先验概率:根据以往经验分析得到的概率 2、后验概率:基于新的信息,修正先验概率后获得的更接近实际情况的概率估计 3、最大似然估计:寻找能够以较高概率产生观察数据的系统参数 4、目标函数:用设计变量来表示所追求的目标形式(最优化经验风险和结构风险) 5、代价函数:整个训练集上所有样

  • 批判性思维需要教练辅导:批判性思维、决策与判断15本书,好书6本2019-09-08 19:01:36

    最近几年看过的批判性思维、决策与判断相关的15本书。外加一本书友补充《批判性思维工具》,看了看目录和介绍认为非常有必要加入这个清单。 ? 《清醒思考的策略》《经验的疆界》《知识的错觉》是新增的,《清醒思考的策略》是前几天看的,《经验的疆界》《知识的错觉》是以前看的,

  • 隐马尔可夫模型2019-09-07 17:04:22

    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HHM),作为一种统计模型,描述了含有隐含未知数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。用一个掷骰子的例子来引入隐马尔可夫模型。假设现有三种不同的骰子,第一种是四面体(称这个骰子为D4),可掷出1,2,3,4这4个数值,每个数值被掷出

  • 常用名词12019-09-05 10:44:35

    1.随机变量:随机试验各种结果的实值单值函数。 ?例如: 抛硬币正面H, 反面T? 样本空间: S={HH,HT,.TH,TT}以Y记两次投掷硬币得到反面T的总数,则Y是随机变量。 ?随机变量的分布函数(离散、连续)、分布率(连续)、密度函数(离散)有什么联系和区别? 2.? 特征分解:是将矩阵分解为由其特征值和

  • 色子玄机2019-09-05 09:36:11

    色子玄机 ####原题 有两个色子,一个是正常的,六面分别1-6的数字;另一个六面都是空白的。现在有0-6的数字,请给出一个方案,将0-6中的任意数字涂在空白的色子上,使得当同时扔两个色子时,以相等的概率出现某一个数字。如果一个色子是1,另一个色子是2,则出现的数字是3。依次类推。 ####分

  • 面试常见概率题总结2019-09-04 17:36:24

    1.一个线段分成三段,求他构成三角形的概率。 条件:两边之和大于第三边

  • 条件概率/全概率/贝叶斯公式2019-09-02 15:02:11

    1、条件概率公式? ? ? ? 设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?P(A|B)=P(AB)/P(B) 分析:一般说到条件概率这一概念的时候,事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合,事件A和事件B一

  • 20190831《概率统计》2019-09-01 14:35:46

    Ω\OmegaΩ为全集,必然事件,样本空间 Φ\PhiΦ为空集,不可能事件 相对与实验目的不能再细分或不必再细分的实验结果称为基本事件,否则称为复合事件 事件A的发生必然导致事件B的发生,则称事件B包含事件A,记作B?AB \supset AB?A,或称事件A包含于事件B,记作A?BA \subset BA?B 事件

  • 最大熵模型 推导2019-08-29 19:50:34

    1、似然函数   概率和似然的区别:概率是已知参数的条件下预测未知事情发生的概率,而似然性是已知事情发生的前提下估计模型的参数。我们通常都是将似然函数取最大值时的参数作为模型的参数。   那么为何要取似然函数取最大值的参数作为模型的参数?我们基于这样的假设:对于已经发生

  • 经典分布2019-08-28 12:51:03

    几何分布: (1)做某事件的次数(也叫试验次数)是固定的,用n表示。(例如,抛硬币3次,程序执行5次) (2)每一次事件都有两个可能的结果(成功,或者失败)。(例如,程序执行(成功),程序执行(失败)) (3)每一次“成功”的概率都是相等的,成功的概率用p表示。 (4)这一点也即和二项分布的区别所在,二项分布求解的问题是成功x次

  • 一道有趣的概率题2019-08-27 18:06:46

    最近看到一个有意思的概率题: 甲乙两人玩掷硬币的游戏。两人连续抛掷硬币,如果最近三次硬币的抛掷结果为“正反反”,则甲胜;如果是“反反正”,则乙胜。问:谁胜的概率更高? 可能大多数人和我一样,第一反应就是不都是1/8(1/2的三次方)的概率嘛。单纯看掷三次硬币的结果好像确实是这样

  • 牛客多校第十场 1003 (hdu6693) Valentine's Day 贪心/概率2019-08-25 22:00:58

    题意: 有许多物品,每个物品有一定概率让女朋友开心。你想让女朋友开心且只开心一次,让你挑一些物品,使得这个只开心一次的概率最大,求最大概率。 题解: 设物品i让女朋友开心的概率为$p_i$ 若你挑选了1-k共k个物品,则可记女朋友一次都开心不了的概率$w_0=\prod _{i=1}^k (1-p_i)$ 女朋友恰

  • 【XSY2518】记忆(memory)(状压dp,概率与期望,概率dp)2019-08-25 14:01:25

    题面 Description 你在跟朋友玩一个记忆游戏。 朋友首先给你看了nnn个长度相同的串,然后从中等概率随机选择了一个串。 每一轮你可以询问一个位置上的正确字符,如果能够凭借已有的信息确定出朋友所选的串,那么游戏就结束了,你的成绩就是所用的轮数。 由于你实在太笨,不会任何策

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