fractions import Fraction # # from __future__ import division # def P(event, space): # "在一个等可能发生的样本空间中...，事件发生的概率" # return Fraction(len(event & space), len(space)) # # D = {1, 2, 3, 4, 5, 6} # even = {...2, 4} # aaa= P(even, D) # print(aaa) def P(event, space): """在一个等可能发生的样本空间中，事件发生的概率 ....事件可以是输出值的集合，或者是一个断言（属于事件的输出值为真）""" if callable(event): event = such_that(event, space)...Fraction(len(event & space), len(space)) def such_that(predicate, collection): "集合中满足断言为真的元素构成的子集
一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”； 从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。...前面表述的是离散分布，对于连续分布，也差不多。 只需要将“累加”换成“积分”。
The API 主要模型介绍 一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝叶斯网络 贝叶斯分类器 所有模型使用做多的方法 model.log_probability(X) / model.probability(X...以下是正态分布统计示例： 支持核心学习 由于使用了足够多的统计数据，因此可以支持外核/在线学习。...model = ExponentialDistribution.from_samples(X) 两个指数混合使数据更好的模拟 model = GeneralMixtureModel.from_samples...似然函数本身忽略了类不平衡 先验概率可以模拟分类不平衡 后验模型更真实地对原始数据进行建模 后者的比例是一个很好的分类器 model = NaiveBayes.from_samples(NormalDistribution.../ P(D) Posterior = Likelihood * Prior / Normalization Naive Bayes does not need to be homogenous 不同的功能属于不同的分布
Beta分布在统计学中是定义在[0,1]区间内的一种连续概率分布，有α和β两个参数。 其概率密度函数为： ? ? wiki_PDF 累计密度函数为： ? ?...//towardsdatascience.com/beta-distribution-intuition-examples-and-derivation-cf00f4db57af) 对于二项分布而言，概率是个确定的参数...，比如抛一枚质地均匀的硬币，成功概率是0.5；而对于Beta分布而言，概率是个变量。...如果我们每次都随机投一定数量的硬币，最后看这些概率的分布情况，判断这个硬币是否质地不均。不过Beta分布的主要用途在于，当我们有先验信息时，再考虑实际情况，可能会对之后成功概率的预测更加准确。...之后将会更详细的讲一下共轭先验和Beta分布的例子。
/usr/bin/env python # coding: utf-8 __author__ = 'www.py3study.com' import random class selectball(object..._(self): self.run() def run(self): while True: numstr = input('输入测试的次数...random.randint(1,10) ball[n - 1] += 1 for i in range(1, 11): print(u'获取第{}号球的概率为...:{}'.format(i, ball[i-1]*1.0/num)) if __name__ == '__main__': SB = selectball() 应该看到的效果 ?...选取的次数越多，这个趋势就越明显，理想状态下，所有球的选取几率是一样的
概率的定义 概率的统计学定义: 概率的公理化公式: 概率的性质 加法公式 推广 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
python二项分布的概率使用 概念 1、在概率论和统计学中，两个分布是n个独立的[是/非]试验中成功次数的离散概率分布。...二项分布在金融市场的应用 2、二项分布常常用于描述金融市场中只有两个结果的重复事件。...trade_date'], inplace=True) # 将日期列作为行索引 df = df.sort_index() ret = df.pct_chg['2020'] # 估算平安银行股价上涨的概率...p = len(ret[ret > 0]) / len(ret) print(p) # 估计十个交易日中，平安银行有六个交易日上涨的概率 prob = stats.binom.pmf(6,10,p...) print(prob) 以上就是python二项分布的概率使用，希望对大家有所帮助。
计算10000次随机抽取可得到同花的几率。我做的比较复杂，分别累计了四种花色分别出现了几次。
Beta分布的数学期望和方差为： ? 2....在实验之前加入主观判断，可能会取得更好的结果。 后验分布 根据样本的先验分布，再加上实际数据的分布，利用条件概率公式等得到的结果。 似然函数 似然有的时候可能与概率差不多，但是两者的关注点不同。...比如我们投硬币，假设这个硬币是质地均匀的公平硬币，连续投两次，都出现正面的概率是0.25；而似然主要关注，都出现了正面的情况下，这枚硬币是否是个公平硬币。...棒球中的平均击球率是用一个运动员击中棒球的次数除以他总的击球数量，棒球运动员的击球概率一般在0.266左右。假设我们要预测一个运动员在某个赛季的击球率，我们可以计算他以往的击球数据计算平均击球率。...因此，假如我们知道在这个赛季，该运动员打了300次球，击中了100次，那么最终的后验概率为Beta(181, 419)。
游戏中常见的4种概率设计 常规做法，直接配置概率，程序直接判定 在1的基础上，加个保底次数，当连续不发生的次数高于保底时，强制发生 设置基础概率，事件不发生概率翻倍 设置数组，将事件发生概率变成数组元素...这是独立概率，每次的概率都是一样的，不会变化。 但是概率其实是不可靠的，同样的概率，有的人可能打1，2次就掉落了，有的人可能打30次才会掉落。这也是没办法的事情，真随机就是这样的。...另外一方面在于抽卡的概率在大量玩家的基数上是平均的，但是对于单个玩家的概率并非平均。...同时在获得该道具后，概率又恢复初始。还有一种做法，就是每次没有获得该道具，概率就增加，到第10次，概率是100%，必得。 概率是为了增加游戏的乐趣和期望，但是概率是不可控的。...为了降低概率不可控所带来的挫败感，在游戏中，都增加了一些机制，来让概率的设计符合预期。 早期的游戏，概率只是游戏乐趣的一部分。而现在，概率成了游戏设计者赚钱的一种主要方式，说不上算好还是坏。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读9分钟本文为你解释联合概率和条件概率之间区别和联系。 联合概率P(A∩B) 两个事件一起（或依次）发生的概率。...这是当 A 事件已经发生时发生 B 事件的概率。这称为条件概率。 联合概率和条件概率 例：城市中的一个三角形区域被化学工业污染。有2%的孩子住在这个三角区。...选出一个同时喜欢红和蓝颜色的学生的概率是多少？ 这非常简单：P(B ∩ R) = ²⁰⁄₆₀ 2. 从喜欢红色的学生中选出一个喜欢蓝色的学生的概率是多少？...设H代表这个人是否被撞，C代表红绿灯的颜色。 H ={撞,不撞} C ={红、黄、绿}。 在这种情况下，你被撞到的条件概率是概率P(H=撞到|C=红色)，即假设灯是红色的，你被车撞到的概率有多大。...这个双表格显示了参与调查的学生样本的数据: 我们来找出不同的概率： 1. 找出学生选择飞行作为他们超能力的概率。 没有给出样本空间的条件。我们取所有学生(100)来计算概率。
Python实现 for i in range(time): box = [0,0,0] my_choice = random.randint(1,3) box[random.randint...python实现 God_hand 函数 def God_hand(box,my_choice): all = 6 god_choice = random.randint(1,3)-1...Python实现 选择那个上帝没告诉我的盒子 God_choice = God_hand(box,my_choice) my_choice = 6 - my_choice - God_choice ?...概率分析1 选上帝剩下的不行是吗 ，那我回来坚持我自己的 Python实现 my_choice = my_choice ? 概率分析2 你在逗我 ，这个上帝偷概率的 。...我可以在第二次让上帝之手放下无数空盒子打乱概率又发生变换 。而概率在其中不同情况下的辗转变换 ，无一不彰显着一个永恒的真理，拥有选择权 ，才拥有概率 。
其中谈到一个点： 当知道X的概率密度为f(x)时，什么样的函数h能把x变换成均匀分布的信号？...为什么要说这枯燥的数学知识？我们都有一个共识，生活处处存在着概率分布，尤其以钟形曲线的分布为要，其他的分布当然也很多。要想把握事物的内在规律，必须掌握事物的概率分布，之后根据需要对分布进行转化。...提到通过截获大量的密文，统计其中字符出现的概率分布，然后对照现实中各个字符出现的概率就能够找到加密字符和真实字符的对应关系。...大家肯定知道经济学同学考研也是要考《概率论》地，所以我们今天所说概率分布的转化不仅仅局限于工程领域。...所有的概率分布都可以转化成正态分布吗？ 3. zhihu:在连续随机变量中，概率密度函数（PDF）、概率分布函数、累积分布函数（CDF）之间的关系是什么？
概率在人工智能中的作用毋庸置疑，介绍两篇相关论文及PPT介绍。...paper: Symbolic Exact Inference for Discrete Probabilistic Programs （摘要 概率推理的计算负担仍然是将概率编程语言应用于感兴趣的实际问题的障碍...为此,我们首先将概率程序编译成符号表示。 然后,我们采用概率逻辑编程和人工智能社区的技术, 以便对符号表示进行推理。我们形式化我们的方法,证明它是合理的,并通过实验验证它对现有的精确和近似推理技术。...我们证明了我们的推理方法与专门用于贝叶斯网络的推理过程具有可比性,从而扩展了可以实际分析的概率程序的类别。）...实验上,我们也说明了我们的框架作为分解概率程序推理的工具的实际好处。)
联合概率P(A∩B) 两个事件一起（或依次）发生的概率。...这是当 A 事件已经发生时发生 B 事件的概率。这称为条件概率。 联合概率和条件概率 例：城市中的一个三角形区域被化学工业污染。有2%的孩子住在这个三角区。...1、选出一个同时喜欢红和蓝颜色的学生的概率是多少？ 这非常简单：P(B ∩ R) = ²⁰⁄₆₀ 2、从喜欢红色的学生中选出一个喜欢蓝色的学生的概率是多少？...设H代表这个人是否被撞，C代表红绿灯的颜色。 H ={撞,不撞} C ={红、黄、绿}。 在这种情况下，你被撞到的条件概率是概率P(H=撞到|C=红色)，即假设灯是红色的，你被车撞到的概率有多大。...这个双表格显示了参与调查的学生样本的数据: 我们来找出不同的概率; 1、找出学生选择飞行作为他们超能力的概率。 没有给出样本空间的条件。我们取所有学生(100)来计算概率。
一、公理化定义 即概率的:统计定义、古典定义、几何定义 二、统计定义 1.定义 注:其中（3）运用的是概率的有限可加性 （4） （5） 2....=4·3/(2·1)=6 古典概型的基本模型一、:摸球模型 (1) 无放回地摸球 问题1： 设袋中有4 只白球和 2只黑球, 现从袋中无 放回地依次摸出2只球,求这2只球都是白球的概率....(2) 有放回地摸球 问题2 设袋中有4只红球和6只黑球,现从袋中有放 回地摸球3次,求前2次摸到黑球、第3次摸到红球 的概率....古典概型的基本模型二：球放入杯子模型 (1)杯子容量无限 问题1 把 4 个球放到 3个杯子中去,求第1、2个 杯子中各有两个球的概率, 其中假设每个杯子可 放任意多个球....(2) 每个杯子只能放一个球 问题2 把4个球放到10个杯子中去,每个杯子只能 放一个球, 求第1 至第4个杯子各放一个球的概率.
说到概率，有一个特别经典的问题：存在三个盒子，其中一个盒子中存放着大奖。现在你随机挑选了其中一个，中奖的概率是1/3。接着主持人打开了剩下2个盒子中的一个，没有中奖。...问给你一次重选择的机会，你会怎么做？维持原来的选择 or 放弃原来的选择。 1. 随机 随机是我们进行概率推导的基石之一。...比如某个角色的大招有35%的概率使出暴击，按照真随机，那么连续暴击的概率 0.35X0.35=12.25%。 过高的暴击概率对严谨的竞技赛事来说，无疑是极其不公平的。...公式表明的意义是：从事件发生起，每次不成功的尝试都会增加1个固定值。 当触发暴击后，概率N重新计算。...总结 相信看到这里，你一定发现这是一篇标题党的文章，都9102了，程序员怎么会有女朋友。机器学习发展这么快，概率作为机器学习的底层逻辑，了解点概率知识不亏。
介绍 在本文中，我们展示了如何在Python中表示基本的扑克元素，例如“手”和“组合”，以及如何计算扑克赔率，即在无限额德州扑克中获胜/平局/失败的可能性。...让我们假设没有对方扑克的先验知识来计算翻牌后的赔率，即在翻牌后，我们将计算出我的牌胜过随机的一对牌的可能性。...然后，我应该调整我的假定范围。 现在，我认为对方不再拥有77或88的一对，否则，鉴于我的高赌注，他不会跟下去。我认为他可能有一对9或更好的一对，才能与99、10或QQ配对。...讨论和结论 在本文中，我展示了如何表示基本的扑克元素（例如手牌和组合），以及如何在讲述威尼斯人夜晚的故事的同时，假设Python中的随机手牌和范围来计算扑克赔率。...我相信我犯了一些错误，例如，低估了对方在翻牌前加注时持有A和J的可能。 我很好奇，其他人将如何使用此处使用的Python框架来分析手牌。
介绍 我们经常从天气预报中听到：明天的降水率是80％。这意味着什么？我们很难直白地解释这种说法，尤其是从概率学派的角度：无限次（或非多次）地重复下雨/不下雨实验是不现实的。...以下句子摘自《为黑客设计的概率规划与贝叶斯方法》一书，它完美地总结了贝叶斯学派的关键思想之一。 贝叶斯世界观将概率解释为事件可信度的量度，即我们对事件发生有多少信心。...换句话说，如果让θ为人头向上的概率，那么证据是否足以支持θ= 0.5的说法？ 由于除了上述实验的结果外，我们对硬币一无所知，因此很难确定地说什么。从概率学派的角度来看，θ的点估计为： ?...尽管这个数字是合理的，但是概率学派的方法并不能真正为它提供一定的信心置信。特别是如果我们进行更多试验，则可能会得到不同的θ点估计。 这是贝叶斯方法可以提供一些改进的地方。...CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers 原文标题： Introduction to PyMC3: A Python
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