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今日已更新 1060 篇代码解决方案

  • 1：poj 2096 Collecting Bugs(期望)

    每一个bug属于每个子集的<em>概率</em>为1/n，每一个bug属于每个种类的<em>概率</em>为1/s，问每个子集且每个

    https://www.u72.net/daima/30zx.html - 2024-07-21 08:50:44 - 代码库
  • 2：codeforces#253 D - Andrey and Problem里的数学知识

    这道题是这种，给主人公一堆事件的成功<em>概率</em>，他仅仅想恰好成功一件。于是，问题来了，他要选择哪些事件去做，才干使他的想法实现的<em>概率</em>最大。我的第一个想法是

    https://www.u72.net/daima/2xmf.html - 2024-07-20 07:33:16 - 代码库
  • 3：Dumb Bones（uva 10529）

    题意：给定n，表示要放n个骨牌，每次放下骨牌，有可能向左倒的<em>概率</em>为pl，向右倒的<em>概率</em>为pr，如果倒下，会将那一侧的骨牌全部推倒，可以选择位置先后放骨牌，问说一种放骨

    https://www.u72.net/daima/52wu.html - 2024-09-07 00:56:09 - 代码库
  • 4：贝叶斯定理学习

    搞清楚先验<em>概率</em>和后验<em>概率</em>再说公式1、考虑一个医疗诊断问题，有两种可能的假设：（1）病人有癌症。（2）病人无癌症。样本数据来自某化验测试，它也有两种可能的结果：

    https://www.u72.net/daima/nk9vu.html - 2024-08-04 12:52:58 - 代码库
  • 5：机器学习笔记——贝叶斯学习

    <em>概率</em>  理解<em>概率</em>最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素。首先你有一个包含全部可能输出(比如一个实验的)的全集，如今你对当中的一些子集感兴趣，即一

    https://www.u72.net/daima/na9rr.html - 2024-07-31 03:58:29 - 代码库
  • 6：统计学习

    朴素贝叶斯法朴素贝叶斯是通过训练数据集学习联合<em>概率</em>分布P(X,Y)，通过学习先验分布和条件分布得到联合<em>概率</em>分布。

    https://www.u72.net/daima/nsnr9.html - 2024-08-10 00:32:33 - 代码库
  • 7：贝叶斯方法入门以及蒙特霍尔问题

    今天稍微学了一下<em>概率</em>论，这里简单总结一下贝叶斯公式因为是初学，所以整理的东西可能有错误orz 一、贝叶斯公式其实就是由全<em>概率</em>公式推出来的贝叶斯

    https://www.u72.net/daima/nsz1u.html - 2024-10-16 08:56:02 - 代码库
  • 8：hdu3689（kmp+dp）

    题意：问随机生成一个长度为m(m&lt;=1000)长度的字符串，出现某个子串s的<em>概率</em>是多少。解法：dp&amp;#43;kmp优化。

    https://www.u72.net/daima/na0n2.html - 2024-07-30 18:57:54 - 代码库
  • 9：UVA11722 Joining with Friend

    题意：知道你和朋友的到达时间，两人最多等W范围分钟，问两人会面的<em>概率</em>题解：<em>概率</em>空间是一个平面上的矩形，计算面积即可，这里用到了计算几何#include&lt;stdio.h

    https://www.u72.net/daima/nwhvu.html - 2024-11-04 06:12:39 - 代码库
  • 10：zoj 2949 - Coins of Luck

    <em>概率</em>dp。求出每种结束状态（即，有一种吃完）的<em>概率</em>，分别乘

    https://www.u72.net/daima/nv7ca.html - 2024-11-02 04:35:02 - 代码库
  • 11：乒乓球与羽毛球不同发球规则下选手的胜率——概率论+程序分析

                        　　　　1.当第一个选手具有发球权，如果第一个选手赢了，第一个选手得一分，如果第一个选手输了，第二个选手具有发球权，而不会得分　　　　2.赢的人发球　　

    https://www.u72.net/daima/6z3c.html - 2024-09-07 19:31:49 - 代码库
  • 12：【机器学习中的数学】贝叶斯框架下二元离散随机变量的概率分布

                        引言我感觉学习机器学习算法还是要从数学角度入门才是唯一正道，机器学习领域大牛Michael I. Jordan给出的机器学习定义是，“A field that bridge computa

    https://www.u72.net/daima/nuhwm.html - 2024-10-21 14:08:02 - 代码库
  • 13：朴素贝叶斯分类器

    1.贝叶斯公式条件<em>概率</em> p(B|A)=p(AB)p(A)则p(AB)=p(A)p(B|A)全<em>概率</em>公式 p(A)=p(B1)p(A|B1)&amp;#43

    https://www.u72.net/daima/k9n2.html - 2024-07-07 11:06:15 - 代码库
  • 14：二项分布和泊松分布的关系

    定义二项分布：P(X=k)=Cnkpk(1-p)(n-k)抛硬币，假设硬币不平整，抛出正面的<em>概率</em>为p，那么在n次抛硬币的实验中，出现k次正面的<em>概率</em>泊松分布: p(

    https://www.u72.net/daima/k564.html - 2024-08-14 14:25:11 - 代码库
  • 15：加权随机算法

    这时我们想随机从中抽取一项，但是抽取的<em>概率</em>不同，比如我们希望抽到A的<em>概率</em>是50%,

    https://www.u72.net/daima/du07.html - 2024-08-15 03:58:15 - 代码库
  • 16：UESTC 2014 Summer Training #10 Div.2

    B.Race to 1 UVA 11762　　第一次接触<em>概率</em>dp,完全没想到是dp...没想到能递推出来0 0　　首先需要知道 总的期望=每件事的期望&amp;times

    https://www.u72.net/daima/ux8x.html - 2024-07-14 06:45:52 - 代码库
  • 17：Rating

    1）以<em>概率</em>p转向（min（a &amp;#43; 50，1000），b）    2）以<em>概率</em>1-p转向（max（a-100，0），b）分析：首先发现

    https://www.u72.net/daima/s681.html - 2024-07-13 12:35:54 - 代码库
  • 18：参数估计：最大似然估计、贝叶斯估计与最大后验估计

    简介：在<em>概率</em>统计中有两种主要的方法：参数统计和非参数统计（或者说参数估计和非参数估计）。 其中，参数估计是<em>概率</em>统计的一种方法。主要在样本知道情况下，一般

    https://www.u72.net/daima/uar0.html - 2024-07-13 17:22:51 - 代码库
  • 19：zoj 2949 - Coins of Luck

    分析：动态规划，<em>概率</em>dp。求出每种结束状态（即，有一种吃完）的<em>概率</em>，分别乘以步长

    https://www.u72.net/daima/72hd.html - 2024-07-25 14:38:23 - 代码库
  • 20：算法学习之---蓄水池抽样问题

    问题：如何在无限大的数据流中随机选取K个数据，保证当前遍历过的i个元素中每一个元素被选中的<em>概率</em>均为 k/i？从而对于n个元素，每个元素被选中的<em>概率</em>均为 k/n

    https://www.u72.net/daima/5bf3.html - 2024-07-23 02:21:26 - 代码库