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从抛硬币实验中生成数据

是指通过模拟抛硬币的过程，获取一系列硬币正面和反面的结果数据。这种数据生成方法常用于统计学和概率论的教学、实验和研究中。

概念：抛硬币实验是一种简单的随机试验，通过将硬币抛掷到空中并观察其落地的一面来获取结果。硬币的结果可以是正面（Head）或反面（Tail）。

分类：抛硬币实验可以分为离散型和连续型两类。离散型抛硬币实验结果只有两种可能，即正面和反面；而连续型抛硬币实验结果可以是连续的任意值，例如硬币落地时的角度或距离。

优势：抛硬币实验是一种简单易行的实验方法，具有以下优势：

易于理解和操作：抛硬币实验的过程简单明了，无需复杂的设备和技术。
随机性：抛硬币实验的结果具有随机性，可以模拟真实世界中的随机事件。
可控性：通过控制抛硬币的方式和次数，可以灵活地生成所需的数据。

应用场景：抛硬币实验生成的数据在以下领域有广泛应用：

统计学：用于教学和演示统计概念、方法和推断。
概率论：用于验证概率理论和计算概率。
数据分析：用于生成随机样本，进行统计分析和建模。
模拟实验：用于模拟随机事件和系统，评估其性能和行为。

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【Redis04】高级数据类型-HyperLogLog

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钟形曲线：中心极限定理精选

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EM算法实例讲解「建议收藏」

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【机器学习基础】深入理解极大似然估计(MLE) 1: 引入问题

相关链接：用逆变换采样方法构建随机变量生成器从零构建统计随机变量生成器之离散基础篇抛硬币问题我们来思考这个老套问题，考虑手上有一枚硬币，旋转（抛）硬币得到正反面的概率固定（令正面概率为...朴素的想法是，不断尝试抛硬币，随着次数 n 的增多，正面的比例会趋近于对应到数学形式上，令我们对于的估计为，则希望模拟试验代码假设我们尝试了n次，每次的结果为，为1...一般，我们将观察到的数据写成向量形式我们知道硬币的正反结果符合伯努利分布，也就是因为 x 只有0，1两种取值，因此上式也可以写成等价如下的不含条件分支的形式假设，如果做 n=10 次试验...对于抛硬币试验来说，我们穷举所有在 [0, 1] 范围内的，定义它的打分函数，并且希望我们定义的在时得分最高。...MLE 估计的收敛性的情况下，我们来这样做试验，第一次做 n=1生成观察数据，第二次做 n=2生成观察数据对于每个数据集通过最大似然方法求得估计的将这些

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于是，以初始值θ0为起点，可迭代执行以下步骤直至收敛：基于θt推断隐变量Z的期望，记为Zt; 基于已观测变量X和Zt对参数θ做极大似然估计，记为θt+1 2 抛硬币例子我们现在考虑两个抛硬币的例子...有以下观察序列：H A H A T B T A T B H B H B T A H B H A T A T A H A H B H A T B，从给定数据估计出'p'和'q'的值"。...“M”步骤（最大化）：从“E”步骤计算步骤3中每个硬币的正反期望的对数似然，类似于MLE计算。最大似然估计出隐变量，并重新估计p和q的新值使用新的p和q值重复“E”步骤，直到它收敛为止。...让我们举一个例子，其中进行了5次实验并且在每次实验中进行了10次抛掷。（使用两个硬币）。 ? 我们从对未知参数初步进行猜测：p = 0.6和q = 0.5。让我们进行第一次实验。...对其他四个实验重复相同的期望（E）步骤，我们得到硬币A = 21.3和尾部= 8.6的预期头部总数，类似于硬币B，预期头部总数= 11.7，尾部= 8.4 ?

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2023-06-13：统计高并发网站每个网页每天的 UV 数据，结合Redis你会如何实现？

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