本文译自Wolfram博客：https://blog.wolfram.com/2017/11/20/how-to-win-at-risk-exact-probabilities/
隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我希望我的读者不是专家，而是对这个问题感兴趣的入门者，所以我会多阐述数学思想，少写公式。霍金曾经说过，你多写一个公式，就会少一半的读者。所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书卖的一样好。我会效仿这一做法，写最通俗易懂的答案。 还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现
因为文章总共超过5W字，所以我分为两部分，今天这是第一部分，先自己大致了解下什么是HMM，明天将会是具体的通俗公式讲解。加油，每天进步一丢丢O.O
如果你使用的是Python 2.7，别忘了将Ø处的input()替换为raw_input()。
一、前言 可视化包Pygal可生成能缩放的矢量图像。对于需要在不同分辨率的屏幕显示图表很有用，它们可以根据屏幕大小进行缩放。
什么是熵(Entropy) 简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它老表征系统的无序程度。熵越大，系统越无序，意味着系统结构和运动的不确定和无规则；反之，，熵越小，系统越有序，意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化，组织化，复杂化状态的一种度量。 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念，用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度，能量分布得越均匀，熵就越大。 一滴墨水滴在清水中，部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中，热量会传到
在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型.
Pygal让这个图表具有交互性：如果你将鼠标指向该图表中的任何条形，将看到与之 相关联的数据。在同一个图表中绘制多个数据集时，这项功能显得特别有用。
昨天通俗易懂的讲解了什么是HMM，没看的点这里。那么今天就来看看，具体理论是什么以及数学上怎么计算的呢？
在上一篇文章里,我们简单的概述了隐马尔科夫模型的简单定义 在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型. 在这一部分,我比较推荐阅读宗成庆老师的<自
最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫HMM模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
数据不能以我们期望的方式说服他人——在现实世界中，这种情况相当普遍。任何在节假日聚餐时与亲朋好友“争论”过的人都可能注意到了，通常情况下你给出的相反数据越多，他们似乎就越相信自己的先验信念。
笔者在之前的公众号文章中《我为什么要使用弱口令？兼谈对用户口令的保护措施》提到，如果您不信任一个网站，就不要在它那里使用自己常用的高强度的口令。
隐马尔科夫模型，Hidden Marcov Model，是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型，是一种比较重要的机器学习方法，在语音识别等领域有重要的应用。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一个寻找事物在一段时间里的变化模式的统计学方法，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析。
指示器随机变量是一种特殊的随机变量，它只有两个取值：0和1。通常用I来表示指示器随机变量，它的取值为1表示事件发生，取值为0表示事件未发生。在掷骰子的例子中，我们可以将指示器随机变量定义为：
上一章中通过几个示例对概率进行了初步介绍，从本章开始，将系统地介绍概率的相关知识。
【导读】专知这两天推出概率论之概念解析系列：极大似然估计和贝叶斯推断进行参数估计，大家反响热烈，数据科学家Jonny Brooks-Bartlett的系列博客深入浅出地给大家讲解了极大似然估计和贝叶斯推断的原理，把枯燥的数学公式用简单的例子给大家解释清楚，今天专知推出其系列博客引言部分——概率论之概念解析：引言。这篇主要是介绍概率一些基本的定义以及概率论的一些概念，博文内容涉及到什么是随机变量，边缘概率、联合概率和条件概率的关系。这是一篇非常不错的概率基本概念入门文章，希望对大家有所帮助。 概率论基础概念系
2、找到Project:untitled打开Projiect lnterpreter右上方的+号
demo: 如果我们需要提供上课的提示信息，假设如果为周一则上午有课，如果为周三则下午有课，其它时间没课。
编程世界既神秘又充满乐趣，而今天，我们又将一起踏上学习编程的奇妙旅程，今天我们将用python通过编写简单而有趣的投色子游戏，探索代码背后的魔法力量。无论你是完全的初学者还是有一定经验的编程爱好者，这个项目都将为你打开编程的大门，让你体验到编程的乐趣与成就感。
将36个球放入标有 1，2，...，12 这 12个号码的 12 个盒子中，然后掷两枚质地均匀的骰子，掷得的点数之和是几，就从几号盒子中摸出一个球。为了尽快将球模完，你觉得应该怎样放球？
项目名称：制作一款窗口程序的飞行棋项目 项目需求：要求至少两人对战 开发周期：两天
4. 文本建模 我们日常生活中总是产生大量的文本，如果每一个文本存储为一篇文档，那每篇文档从人的观察来说就是有序的词的序列 d=(w1,w2,⋯,wn)。 📷 包含M 篇文档的语料库 统计文本建模的目的就是追问这些观察到语料库中的的词序列是如何生成的。统计学被人们描述为猜测上帝的游戏，人类产生的所有的语料文本我们都可以看成是一个伟大的上帝在天堂中抛掷骰子生成的，我们观察到的只是上帝玩这个游戏的结果 —— 词序列构成的语料，而上帝玩这个游戏的过程对我们是个黑盒子。所以在统计文本建模中，我们希
【导读】前不久，专知内容组为大家整理了数据科学家Jonny Brooks-Bartlett的系列博客（包括概率论引言、极大似然估计、贝叶斯参数估计等），引起不错的反响，前两天Jonny Brooks-Bartlett又退出了最新的技术博客“概率论概念解释：边缘化（Marginalisation）”。继承其系列博客的优良传统，这篇文章依然保持通俗易懂、深入浅出的风格，内容主要围绕概率论的“边缘化的概念”进行呢详细的介绍，并通过一个例子来解决一个简单的“极大似然问题”。OK！话不多说，让我们一起学习今天的内容吧
一位来自旧金山的程序员小哥做了款名为debuild.co的网页制作软件，只需要和GPT-3“聊聊天”，它就能帮你把网站设计出来。
一位来自旧金山的程序员小哥做了款名为 debuild.co 的网页制作软件，只需要和 GPT-3 “聊聊天”，它就能帮你把网站设计出来。
CSS允许在网站上创建动态布局和接口，但作为一种语言，它是静态的:一旦设置了一个值，就不能更改。随机性的概念不在讨论范围之内。在运行时生成随机数是JavaScript的领域，而不是CSS的领域。真的是这样吗？如果我们考虑到一点用户交互因素，我们实际上可以在CSS中生成一定程度的随机性。让我们一起来看看！
**6.30（游戏：双骰子赌博）执双骰子游戏是赌场中非常流行的骰子游戏。编写程序，玩这个游戏的一个变种，如下所描述： 执两个骰子。每个骰子有六个面，分别表示值1，2，…，6。检查这两个骰子的和。如果和为2、3或12（称为掷骰子（crap））,你就输了；如果和是7或者11（称作自然(natural)）,你就赢了；但如果和是其他数字（例如：4、5、6、8、9或者10），就确定了一个点。继续掷骰子，直到掷出一个7或者掷出和刚才相同的点数。如果掷出的是7，你就输了。如果掷出的点数和你前一次掷出的点数相同，你就赢了。程序扮演一个独立的玩家。
把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为s。输入n，打印出s的所有可能的值出现的概率。
在开放源代码，跨平台编程中，Java是（无可争议的）重量级人物。 尽管有许多出色的 跨平台 框架 ，但很少有像Java这样统一和直接的框架 。
虽然ChatGPT Plugins已经发布了一段时间了，但笔者还没有体验到。在类似它的大模型中间层插件中，LangChain基本上是个开发框架，Fixie才有终端用户能使用的产品。难能可贵的是，Fixie像Claude一样可以不翻墙就访问，并且没看出来有什么使用的限制。虽然是Developer Preview阶段，但不会写代码也能注册使用，非常符合SaaS金羊毛的定位。
周末的深夜，Linux老大发布了紧急会议通知，召集CPU、内存、硬盘等所有硬件，以及git、 vim、浏览器、c、 Java等所有软件参会。
作者：刘凌歌 最近一段时间，「熊孩子」一词再度成为热词。这些「年纪小不懂事」爱捣乱的孩子让大人们实感无奈，不能打不能骂，只能面带苦笑对熊孩子们进行劝诫。 删存档、划屏幕、摔模型、砸口红……甚至还有偷父母钱的。说到底，这些让人头疼的「熊孩子」做一些出格的事情，反映出了良好的家庭教育的重要性，而做父母的，更应该引导孩子树立正确的价值观。 今天知晓程序就为大家推荐一款小游戏——「亲子财商大富翁」，用玩乐的方式给孩子们「爱的教育」，教会他们一些实用的财商理念。 「亲子财商大富翁」的玩法 进入小游戏，最直观的感受便是
练习1：英制单位与公制单位互换 """ 英制单位英寸和公制单位厘米互换 Version: 0.1 Author: 骆昊 Date: 2018-02-28 """ value = float(input('请输入长度: ')) unit = input('请输入单位: ') if unit == 'in' or unit == '英寸': print('%f英寸 = %f厘米' % (value, value * 2.54)) elif unit == 'cm' or unit == '厘米':
说到HashMap,应该都不陌生,但是说到ConcurrentHashMap,新手用过的应该比较少
Long、Short、Byte、Boolean、Character、BigDecimal 等。
接着上节继续学习，在本节中，我们将使用Python来生成随机漫步数据，再使用matplotlib以引人瞩目的方式将这些数据呈现出来。随机漫步是这样行走得到的路径：每次行走都完全是随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策决定的。你可以这样认为，随机漫步就是蚂蚁在晕头转向的情况下，每次都沿随机的方向前行所经过的路径。 一 随机漫步 1 创建RandomWalk()类 为模拟随机漫步，我们将创建一个名为RandomWalk的类，它随机地选择前进方向。这个类需要三个属性，其中一个是存储随机漫步次数的变量，其他
自己创建这个程序的一个有用的方法是首先在你的编辑器中“画”几个大小的钻石，然后随着钻石变大，找出它们遵循的模式。这项技术将帮助您认识到菱形轮廓的每一行都有四个部分：前导空格数、外部正斜杠、内部空格数和外部反斜杠。实心钻石有几个内部正斜线和反斜线，而不是内部空间。破解这个模式就是我写diamonds.py的方法。
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务，以及常用的文本分类算法。包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归和神经网络等。还介绍了这些算法的具体实现步骤和优缺点，以及适用场景。
嘿，猫头虎博主今天要介绍的是Go语言中令人惊喜的一等函数特性。🔍 Go不仅支持函数类型，还允许将函数作为值处理，并且支持闭包。这些特性为Go带来了灵活性和强大的表达能力。如果你对Go的函数特性好奇，无论是新手还是老手，都会在这篇文章中找到乐趣。
在统计学中为了观察数据的离散程度，我们需要用到标准差，方差等计算。我们现在拥有以下两组数据，代表着两组同学们的成绩，现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。方差是中学就学过的知识，可能有的同学忘记了 ，一起来回顾下。 A组 = [50,60,40,30,70,50] B组 = [40,30,40,40,100] 为了便于理解，我们可以先使用平均数来看，它们的平均数都是50，无法比较出他们的离散程度的差异。针对这样的情况，我们可以先把分数减去平均分进行平方运算后，再取平均值。
由于 LeetCode 没有与「分组背包求最大价值」相关的题目，因此我们使用「分组背包求方案数」来作为练习篇。
在数据科学、机器学习和统计学等领域中，随机数生成是一个关键的操作。NumPy 提供了丰富的随机数生成功能，包括生成服从不同分布的随机数、设置随机种子等。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的随机数生成操作，并通过实例演示如何应用这些功能。
(图源:https://www.europeanwomeninmaths.org/etfd/)
（说明：之前发过这篇文章，但是里面有一些概念使用上的错误，主要就是最大似然这个概念使用有误，因此加以改正）
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式，形象地展示中心极限定理是什么，是如何发挥作用的。
昨日，DeepMind发布了利用第一性原理指导深度学习进行量子力学研究的代码，以便更好地计算物理学和化学并将其应用到更广泛的问题上。
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