算法原理贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。具体来说，已知后验概率和条件概率，待分类样本取决于各类样本总体的方法，要求样本量足够大，且条件相互独立，大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快，但同时一般条件独立性很难满足，效

2-2贝叶斯与信息理论条件概率假设试验E的样本空间为S，事件包括A、B，要考虑在B已经发生的条件下A发生的概率，这就是条件概率问题。设A、B是两个事件，且P（A）>0，称：全概率全概率是指一个事件发生的总概率，可以通过多个互不相交的事件的概率之和来计算。全概率公式通常用于计算条

多传感器融合:各类滤波器方法整理1 背景概述移动机器人、无人机或者无人船等是不能够像工业机器人利用关节处的力矩传感器和编码器的读数直接进行位姿的解算的，抛开工业机械设计制造及其装配时带来的误差，移动机器人、无人机或者无人船等内置的传感器往往会因为轮子打滑、i

考试要求了解切比雪夫不等式；了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独立同分布随机变量序列的大数定律）；了解棣莫弗-拉普拉斯定理（二项分布以正态分布为极限）和列维-林德伯格定理（独立同分布随机变量序列的中心极限定理）1.1马尔可夫和切比雪夫不等式2.1.1马尔可夫

思路考虑题目要求的是什么。假设\(p_i\)代表通过前\(i\)个红绿灯的概率。那么我们的答案即为\(p_i-p_{i-1}\)。不妨设\(w_i=r_i+g_i\)。我们的限制条件类似：\[t\not\equiva_i\pmodw_i\]那么所有红绿灯会形成周期\(lcm(w_1,w_2,\cdots,w_n)\)。由于\(2019!\)肯

离散型随机变量常见分布(1)01分布\[P(X=k)=p^k(1-p)^{1-k}\](2)二项分布记作\(X\simB(n,p)\)\[P(X=k)=\binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k}\](3)几何分布称\(X\)为服从参数为\(p\)的几何分布\[P(X=k)=(1-p)^{k-1}p\](4)Pascal分布（负二项分布）\[P(X=k)=\binom{k-1}{r-1}p^r

1.在很多时候，我们不能像抛硬币一样通过客观性的方式来得到正反面的概率，而是常常遇到主观性的概率时，我们就不得不提及贝叶斯学派。贝叶斯概率是一种对概率的解释。概率被解释为代表一种具备某种知识状态的合理预期。因此，贝叶斯原理更符合人们的认知习惯。2.朴素表示假设样本的

1事件与概率某些现象，在个别试验中，其结果呈现出不确定性，而在大量重复实验中其结果又具有统计规律，这些现象称为“随机事件”。一个试验称为“随机试验”，是指它具有以下3个特点：1.可以在相同的条件下重复进行。2.每次试验的可能结果可以不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果

大侠幸会，在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸，多个算法赛Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」历史上，许多杰出人才在他们有生之年默默无闻，却在逝世后被人们广泛追忆和崇拜。18世纪的数学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）便是这样一位人物贝叶斯的研究，初看似平凡，其人亦

揭秘《庆余年算法番外篇》：范闲通过贝叶斯推理找到太子火烧使家镇的证据上次写了这篇文章之后，很多留言说开了上帝视角，先假设了二皇子和太子有罪，这次通过最大似然法进行推导。方法介绍：最大似然法是一种在概率统计中广泛使用的参数估计方法。该方法基于一组已知的样本数据，旨

剧情背景在《庆余年2》中史家镇是李云睿和二皇子向北齐走私的重要通道，太子派人把史家镇烧成灰烬，最后嫁祸于二皇子，加大范闲对二皇子的恨意，坐收渔翁之利，意图销毁所有证据。范闲接到任务，需要在被毁的镇子里找到蛛丝马迹，通过贝叶斯推理分析这些线索，找出太子犯罪的确凿证据。

A.绿豆蛙的归宿\(f[x]\)表示从x走到终点经过的路径的期望长度。从\(x\)出发经过\(k\)条边，则有：\[f[x]=\frac{1}{k}\sum_{i=1}^{k}(f[y_i]+z_i)\]由于\(f[N]=0\)，所以从终点出发在反图上跑拓扑排序。点击查看代码#include<bits/stdc++.h>#definekw0usingnamespac

分为概率期望和概率方法两个部分。概率期望概率论基础略AGC060CLargeHeap一个发现是只有最左链和最右链有用。如果大小关系形成树形结构，并且均为父亲小于儿子，则方案数为\(n!\prod\frac{1}{siz_i}\)，其中\(siz_i\)表示\(i\)的子树大小。考虑依次去钦定最左链和最右链

本章介绍了一些概率的基本概念与条件概率。独立与互斥Twoeventsarecalleduncorrelated(orindependent)（独立）iftheyhavenobearingoneachother.\[P(A\capB)=P(A)\timesP(B)\]Twoeventsarecalledmutuallyexclusive（互斥）ifbotheventscannotsimultaneou

第三个月学习总结知识总结这个月主要学习了概率期望和线段树分治。我原先很不擅长概率期望，经常一看到这类题就会直接跳过，或者想很久也看不出来。经过这一个月长期的训练和深入思考之后，我还是自己做出来很多题，对概率期望有了更好的感觉，恐惧也减少了一些，在听完评讲之后也明白了自

贝叶斯定理LogicalfoundationsConditionalprobabilitiesweneedtoturnaroundoddnumberBecausewealreadyknowonlywhenwegetthe:conditionTrue,butconclusionfalsesituationcanwefullyrejectthehypothesis.Othersituationcan'tstronglyp

T1Colorhttps://gxyzoj.com/d/hzoj/p/3692显然，答案与元素的位置无关，只与个数有关考虑每个元素能经过若干次操作变成n个的概率，记\(p_i\)为i个数能变到n个数的概率进行一次操作后，会分成三种情况，+1，-1,和不变，所以式子是：\[p_i=\dfrac{i(n-i)}{n(n-1)}p_{i-1}+\dfrac{i(n-i)}{n(n

贝叶斯推断基础贝叶斯方法提出了一个概率框架来描述如何将新的观察结果整合到决策过程中。传统的贝叶斯推断的二进制算术结构中，后验概率的计算需要大量的乘、除、加。先验概率（由历史求因）：根据以往经验和分析得到的概率，观测数据前某一不确定量的先验概率分布，通常指模型的参数\(\th

概率dp首先是正着递推的计算概率的dp问题https://ac.nowcoder.com/acm/contest/28263/A纯数学题对随机的数字大小分类讨论，计算概率的时候利用高中几何概型的线性规划手法进行计算。doubleg=0.5;voidsolve(){ doublek,x;cin>>k>>x; doubleans=0; if(k==x)ans=g; else

概率是某一个随机变量出现某个值的次数/总数。期望是这个随机变量的值的平均数。平均值=每一种可能的值*概率=所有可能/总方案数,令\(E(s)\)表示\(s\)这个随机变量的期望,所有\(E(x+y)=E(x)+E(y),E(ax+by)=E(ax)+E(by)\)概率DP转移就是从上一

Aulvwc非正解做法，但大概率正确（实际上过不了Hack）。套路的，考虑让每个\(a_i\)减去整体的平均值，问题转换为让两个集合的和均为\(0\)。我们每次随机打乱\(a\)数组，并贪心的将其插入两个堆中，最后判断即可。CodeABC272GYetAnothermodM由于同余的性质可得，如果\(a_x\equiv

技术背景统计力学是一门通过粒子的纯粹微观量来表示系统宏观量的学科，从统计分布出发，用无偏/有偏估计来研究各种不同的系综。本文内容部分参考自郑伟谋老师所著《统计力学导引》，主要介绍其中概率论基础的部分。但因为大多是个人的理解，如有差错，与参考文献作者无关。事件与概率假

在概率论和统计学中，数学期望(mathematicexpectation)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。期望具有线性性质，所以我们可以很方便的求解。P4316绿豆蛙的归宿这题就是教你求期望，在DAG上，容易想

记得在我学了线性回归之后的一段时间里，我觉得这个玩意太好用了，可以对世界上很多东西都进行预测，以至于一想到预测就想着拿点数据来进行回归。后来才知道，很多事情不是一条简单的直线可以拟合的。后来又知道，其实线性回归只要稍作修改，还是可以拟合这个世界上大部分事情的。是不是有点

1.Background频率派：定义lossfunction并进行优化贝叶斯派：计算后验概率，使用数值积分的方式计算2.HMMHMM是一个属于概率图模型中的动态模型(ref:概率图模型)，并不要求数据是独立同分布的，又是一个混合模型HMM中的变量可以分为两组，一组为状态变量\(y=\{y_1,\dots,y_n\}\)