贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一类基于贝叶斯定理的统计学习方法，广泛应用于分类问题。其核心思想是通过计算后验概率P(y∣x)，将输入样本x 分类到具有最大后验概率的类别。1.贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的基本法则，用于描述条件概率的关系： 其中：P(y∣x)：在已知x的情况

有个苦逼的上班族,他每天忘记定闲钟的概率为0.2,上班堵车的概率为0.5,如果他既没定闹钟上班又堵车那他迟到的概率为1.0，如牙他定了闹钟但是上班堵车那他迟到的概率为0.8,如果他没定闹钟但是上班不堵车他迟到的概率为0.9,如果他既定了闹钟上班又不堵车那他退到的概率为0.0，那么

目录什么是朴素贝叶斯算法？算法引入 贝叶斯定理朴素贝叶斯分类器工作原理优缺点应用场景实现示例基本步骤：在机器学习的世界里，朴素贝叶斯算法以其简单性和高效性而著称。尽管它的名字听起来有点复杂，但实际上它是一种基于概率论的简单分类算法。今天，我们就来深入了解

实验、结果、样本空间、事件事件\(A\)是否发生取决于一系列影响它的因素，这些因素影响\(A\)的过程称为一次experiment实验或trial试验一次试验的result结果称为它的outcome结局。\(\text{result}\)指由原因所引起的结果\(\text{outcome}\)强调事件特有的结局，

A.基本概念一、不严谨的定义：随机变量：有多种可能的取值的变量，例如：对于随机抛硬币的事件，有随机变量\(X_i\)定义为\[X_i=\begin{cases}0,&第\i\次硬币是正面\\1,&第\i\次硬币是反面\end{cases}\]令\(X=X_1+X_2\)，有\[X=\begin{cases}0,&反反\\1,&正反

概率与期望Updateon2024/11/07。约定文中\(A,B\dots\)无特殊说明下意义为事件。事件事件\(A\)是否发生取决于一系列影响它的因素，这些因素影响\(A\)的过程被称为一次\(experiment\)\(OR\)\(trial\)。一次试验的\(result\)称为其\(outcome\)。\(result\)指

八朴素贝叶斯分类1贝叶斯分类理论假设现在我们有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1(图中红色圆点表示的类别)的概率，用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2(图中蓝色三角形表示的类别)的概率，那么对于一个新数据点(x

原文链接：基于维特比算法的概率路径–每天进步一点点维特比算法（Viterbialgorithm）是一种动态规划算法，它用于寻找最有可能产生观测事件序列的一维特比路径一隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。1应用实例：推断天气状态古代中国人通过天气状态的变化规

翻译：   假设我们有一个两人零和游戏，每个玩家有两种行动，行收益矩阵如下：计算行和列玩家的最小最大最优策略以及游戏的价值。      X     YA    a11   a12B    a21   a22选项：1.行玩家：第一种行动的概率为三分之二，第

概率与期望1.事件i.实验，结果与结局事件A是否发生取决于一系列影响它的因素，这些因素影响A的过程称为一次实验(experiment)或试验(trial)。一次试验的结果(result)称为它的结局(outcome)result指由原因所引起的结果outcome强调事件特有的结局，表示最终的结果

多校A层冲刺NOIP2024模拟赛20昨天晚上打ABC了，所以今天才发。T1星际联邦直接上菠萝（Borůvka）算法就行了，当然还可以用线段树优化prim算法，但是没打过只是口胡：就是维护当前的连通块，但一个点$i$加入连通块时，后面那些点就可以有$a_j-a_i$的贡献，前面的点可以有$a_i-

T1每次赢的人放在最后，可以发现一轮过后相对位置不变，比赛模式图类似一个二叉树，每个人从最底层往上打，可以一层一层计算每个人打到这一层的概率，再往上的概率就是乘上另一个半场的每个人打到这一层的概率乘这个人赢过对方的概率的和，枚举\(x\)所在的每一个位置，复杂度是\(O(n^3)\)，

本文是《应用随机过程》一节课半节课的笔记。设$$\gamma\approx4.311$$为\((2e/\gamma)^\gamma=e\)的解。我们证明：若\(c>\gamma,H=c\logn\)，高\(\geH\)的概率为0as\(n\to\infty\)。若\(c<\gamma,H=c\logn\)，高\(\leH\)的概率为0as\(n\to\infty\)。这里的\(

这张图展示了逻辑回归模型在处理分类数据时的一个示例，特别是关于肿瘤大小与肿瘤性质（良性或恶性）之间的关系。图中各个部分的解释：坐标轴：横轴（X轴）表示肿瘤的大小。纵轴（Y轴）表示肿瘤是良性（0）还是恶性（1）。数据点：蓝色圆圈代表良性肿瘤。红色叉号代表恶性肿瘤。决策边界：

众所周知，在当前机器学习看待数据的很重要一个方式是概率，例如分类问题是建模一个P(Y=C|X)。在面对离散变量的时候，例如人名这种离散变量。假设有问题：给一个名字，判断该人是中国哪里人。（或许在现实生活中，该问题是不合理的，一般情况下无法根据人名判断是哪里人）假设我们有所有省份的人

概率与期望定义期望：对于一个离散随机变量\(X\)，自变量的取值范围为\(\{x_1,x_2,x_3,...\,,x_n\}\)，\(P(x_i)\)为\(X=x_i\)的概率。其期望被定义为：\[E(X)=\sum^n_{i=1}x_iP(x_i)\]简单理解就是加权平均。公式贝叶斯公式：全概率公式：应用1、有\(k\)只小鸟，每只都只能活一天，但

为了能够建立知识学习后输出体系，开设这个系列，旨在通过记录博客输出学习到的机器学习内容，笔者所学为B站upshuhuai008白板推导系列，记录可能比不上原创，也可能有没理解不严谨的地方，请善意指正。感兴趣的可以去看UP白板-------------------------------------------------------------

大概是在中考之前，做过一个奇怪的梦：（梦中）一觉醒来，至公楼前面的空地上突然长出（字面意思）一个非常高级的酒店，huge突发奇想带着我们去那里全天集训。每天大概：起床跑去操场进行神秘仪式，然后回到酒店的会议室刷题。一天，huge突然把我拽了起来，一把扔出会议室门，扔进了一个壁炉里。壁炉

目录1先从一个例题出来，预期值和现实值的差异怎么评价？1.1这样一个问题1.2我们的一般分析1.3用到的关键点11.4但是差距多远，算是远呢？2极大似然估计2.1极大似然估计的目的2.1.1 极大似然估计要解决什么问题？2.1.2 极大似然估计的原则：2.2什么是极大似然估计？2.2

#include<bits/stdc++.h>#definelllonglongusingnamespacestd;/*doubleb=3.1415926535C++的保留小数fixed<<setprecision(小数位数)<<要保留小数的变量或表达式fixed<<setprecision(2)<<bC语言格式化输出printf("%.小数的位数f",要保留小数的变量或表达

交互式多模型（IMM）是一种用于状态估计和目标跟踪的算法，适合处理目标运动模式变化的情况。它结合多个运动模型，如匀速、转弯和加速模型，通过实时更新和加权融合各模型的状态，提高估计精度。IMM使用转移概率矩阵来管理模型之间的切换，并根据观测数据更新每个模型的概率。广泛应用于

SS241007D.航行（sail）题意在区间\([1,n]\)上，每个位置有参数\(p_i\)，每个时刻，你在\(i\)航道，有\(p_i\)的概率速度\(-1\)，有\(1-p_i\)的概率速度\(+1\)，然后你会来到\(i+v\)的位置。如果你走到了\(1\)左边或者\(n\)右边，行驶结束。问对于每个位置\(i\in[1,n]\)，\(0

贝叶斯网络模型原理贝叶斯网络是一种概率图模型，拓扑结构通常为一个有向无环图。贝叶斯网络的优势在于能够利用条件独立假设对多变量数据进行建模，并且自适应变量之间的相关性，具体是指每个变量的概率分布只和与它直接连接的父亲节点有关。使用这种方法能够比基于简单的独立性假设的

分位数  四分位距  分位数回归分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。分位数指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。若概率0<p<1，随机变量X或它的概率分布的分位数Za，是