当掷两个骰子时，相关概率找出加起来达到一定数量的不同的滚动组合 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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常见概率分布及在R中的应用

即对于b(100,0.2)为了达到0.95的概率至少需要27次重复实验。...2.负二项分布negative binomial distribution （帕斯卡分布）nbinom 掷骰子，掷到一即视为成功。则每次掷骰的成功率是1/6。...要掷出三次一，所需的掷骰次数属于集合 { 3, 4, 5, 6, ... } 。掷到三次一的掷骰次数是负二项分布的随机变量。...当n=1时，这是一个0-1分布即伯努利分布，当n接近无穷大∞时，超几何分布可视为二项分布 rhyper(nn,m,n,k),nn是需要产生的随机数个数，m是白球数（计算目标是取到x个白球的概率），n是黑球数...画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。

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R语言的各种统计分布函数

即对于b(100,0.2)为了达到0.95的概率至少需要27次重复实验。...2.负二项分布negative binomial distribution （帕斯卡分布）nbinom 掷骰子，掷到一即视为成功。则每次掷骰的成功率是1/6。...要掷出三次一，所需的掷骰次数属于集合 { 3, 4, 5, 6, ... } 。掷到三次一的掷骰次数是负二项分布的随机变量。...当n=1时，这是一个0-1分布即伯努利分布，当n接近无穷大∞时，超几何分布可视为二项分布 rhyper(nn,m,n,k),nn是需要产生的随机数个数，m是白球数（计算目标是取到x个白球的概率），n是黑球数...画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。

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如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？（进阶篇）

导读和HMM模型相关的算法主要分为三类，分别解决三种问题： 1）知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率），根据掷骰子掷出的结果（可见状态链），我想知道每次掷出来的都是哪种骰子（隐含状态链...这个问题其实有两种解法，会给出两个不同的答案。每个答案都对，只不过这些答案的意义不一样。第一种解法求最大似然状态路径，说通俗点呢，就是我求一串骰子序列，这串骰子序列产生观测结果的概率最大。...如果长的话，穷举的数量太大，就很难完成了。另外一种很有名的算法叫做Viterbi algorithm. 要理解这个算法，我们先看几个简单的列子。首先，如果我们只掷一次骰子： ?...答案很简单，算一算正常的三个骰子掷出一段序列的概率，再算一算不正常的六面骰和另外两个正常骰子掷出这段序列的概率。如果前者比后者小，你就要小心了。比如说掷骰子的结果是： ?...用同样的方法，也可以算出不正常的六面骰和另外两个正常骰子掷出这段序列的概率，然后我们比较一下这两个概率大小，就能知道你的骰子是不是被人换了。

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用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型

回到正题，和HMM模型相关的算法主要分为三类，分别解决三种问题： 1）知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率），根据掷骰子掷出的结果（可见状态链），我想知道每次掷出来的都是哪种骰子（隐含状态链...这个问题其实有两种解法，会给出两个不同的答案。每个答案都对，只不过这些答案的意义不一样。第一种解法求最大似然状态路径，说通俗点呢，就是我求一串骰子序列，这串骰子序列产生观测结果的概率最大。...如果长的话，穷举的数量太大，就很难完成了。另外一种很有名的算法叫做Viterbi algorithm. 要理解这个算法，我们先看几个简单的列子。首先，如果我们只掷一次骰子： ?...答案很简单，算一算正常的三个骰子掷出一段序列的概率，再算一算不正常的六面骰和另外两个正常骰子掷出这段序列的概率。如果前者比后者小，你就要小心了。比如说掷骰子的结果是： ?...用同样的方法，也可以算出不正常的六面骰和另外两个正常骰子掷出这段序列的概率，然后我们比较一下这两个概率大小，就能知道你的骰子是不是被人换了。

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一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）

回到正题，和HMM模型相关的算法主要分为三类，分别解决三种问题： 1）知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率），根据掷骰子掷出的结果（可见状态链），我想知道每次掷出来的都是哪种骰子...举例来说，我知道我有三个骰子，六面骰，四面骰，八面骰。我也知道我掷了十次的结果（1 6 3 5 2 7 3 5 2 4），我不知道每次用了那种骰子，我想知道最有可能的骰子序列。...答案很简单，算一算正常的三个骰子掷出一段序列的概率，再算一算不正常的六面骰和另外两个正常骰子掷出这段序列的概率。如果前者比后者小，你就要小心了。 ...用同样的方法，也可以算出不正常的六面骰和另外两个正常骰子掷出这段序列的概率，然后我们比较一下这两个概率大小，就能知道你的骰子是不是被人换了。...因为前一天天气X有两种可能，所以Y的概率有两个，选取其中较大一个作为V[第二天][天气Y]的概率，同时将今天的天气加入到结果序列中比较V[最后一天][下雨]和[最后一天][天晴]的概率，找出较大的哪一个对应的序列

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概率论和统计学中重要的分布函数

随机变量在概率空间中遵循不同类型的分布，这决定了它们的特征并有助于预测。...例如，当我们掷骰子时，我们期望从集合{1,2,3,4,5,6}中得到一个值。所以我们定义了一个随机变量X，它在每次掷骰时取这些值。根据实验的不同，随机变量可以取离散值，也可以取连续值。...假设当Rohit达到100分（a ton），那么印度获胜的几率是0.7。所以你可以简单地告诉你父亲印度有70%的机会赢了。...如图所示，稍暗的左侧部分为质量的80%，右侧亮黄色部分为20%。 ? 当概率分布遵循幂律时，我们称之为帕累托分布。帕累托分布由两个参数控制：x_m和α。...帕累托分布PMF 分布函数的使用如果我们知道一个特定的数据遵循一定的分布特征，那么我们可以采取部分样本，找到所涉及的参数，然后可以绘制出概率分布函数来解决许多问题。

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R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例|附代码数据

它们与状态空间和高斯混合模型相关，因为它们旨在估计引起观测的状态。状态是未知或“隐藏”的，并且HMM试图估计状态，类似于无监督聚类过程。...例子在介绍HMM背后的基本理论之前，这里有一个示例，它将帮助您理解核心概念。有两个骰子和一罐软糖。B掷骰子，如果总数大于4，他会拿几颗软糖再掷一次。如果总数等于2，则他拿几把软糖，然后将骰子交给A。...如果她的掷骰大于4，她会吃一些软糖，但是她不喜欢黑色的其他颜色（两极分化的看法），因此我们希望B会比A多。他们这样做直到罐子空了。现在假设A和B在不同的房间里，我们看不到谁在掷骰子。...如果该值小于4，骰子的掷骰和通过骰子的条件就是转移概率。由于我们组成了这个示例，我们可以准确地计算出转移概率，即1/12。...这是因为转移概率非常高，并且预计我们会从每个状态观察到相似数量的观察结果。当转移概率不同时，我们会看到HMM表现更好。如果观察结果来自相同的分布，即A和B吃了相同数量的软糖怎么办？

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剑指offer | 面试题47：n个骰子的点数

例如n = 2时的点数组合为：(1,1),(1,2)... ,(2, 1),(2,2),，.. ,(6,1),... ,(6,6) n个骰子「点数和」的范围为[n, 6n]，数量为6n-n+1=5n+...暴力统计：每个「点数组合」都对应一个「点数和」，考虑遍历所有点数组合,统计每个点数和的出现次数,最后除以点数组合的总数(即除以6n )，即呵得到每个点数和的出现概率。...假设已知n - 1个骰子的解f(n - 1)，此时添加一枚骰子，求n个骰子的点数和为x的概率f(n, x) 当添加骰子的点数为1时，前n- 1个骰子的点数和应为x- 1，可组成点数和x ;同理，当此骰...而，遍历f(n- 1)中各点数和的概率,并将其相加至f(n)中所有相关项，即可完成f(n- 1)至f(n)的递推。...1个骰子时，dp[1]是代表当骰子点数之和为2时的概率，它会对当有2个骰子时的点数之和为3、4、5、6、7、8产生影响，因为当有一个骰子的值为2时，另一个骰子的值可以为1~6，产生的点数之和相应的就是3

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概率论之概念解析：引言篇

Probability concepts explained: Introduction 【导读】近年来，我读过许多关于概率论不同方面的文献和论文，而且每一篇文章似乎都需要不同层次的前提知识来理解它们。...我们通常感兴趣的是知道一个随机变量取某一个值的概率。例如，当我掷出一个每一个面都等价的六面骰时，掷到3的概率是多少？...假设我们有两个事件：事件A - 抛一枚均匀的硬币，事件B - 掷一个均匀的骰子。我们可能想知道的是掷出6和硬币落地正面朝上的可能性。...如果我们把A的圆和B的圆加起来，那么意味着我们把它们的交集添加了两次。所以我们需要减去交集。让我们来改变一下上面的例子，来找出骰子掷出6或者硬币落地正面朝上的概率。...当维恩图中的两个圆圈不重叠时就不需要减。当两个事件的圆不重叠时，我们说这些事件是相互排斥的。这意味着交集为零，在数学上写为P（A∩B）= 0。我们来举一个列子说明这种情况。

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概率论之概念解析：边缘化（Marginalisation）

边缘化告诉我们，如果我们把所有国家的可能性都加起来，我们可以计算出我们想要的数量(记住，英国是由三个部分组成的:英格兰、苏格兰和威尔士)，即P(幸福，国家=英格兰|天气)+ P(幸福，国家=苏格兰|天气...如果你正在使用[概率图模型]，那么边缘化是你可以执行精确推断的一种方法（也就是说，你可以从你感兴趣的分布中记下确切的数量，例如可以从分布中精确计算均值）。...无论哪个概率是最高的，都是我们给出答案。（这里面dice roll是指掷骰的意思）那么我们如何计算L(box=red| dice roll=3)和L(box=blue| dice roll=3)?...我们可以计算我们从未观察过的事物的概率。只要我们知道可能的妨害变量值，我们就可以用它来执行边缘化，并计算不同变量的分布。...这意味着我们可以把上面方程的左边写成 ? 现在让我们理解一下： P（掷骰= 3，骰子面数= 6面，盒子=红）是我们掷出3的概率，因为我们拿起了6面的骰子并且它在红盒子中。这个概率为1/6。

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可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

自然界中存在许多不同的概率分布（概率分布流程图），在本文中，我将向您介绍数据科学中最常用的概率分布。 ? 首先，让我们导入所有必需的库： ?...在这种情况下，结果的数量可能不受限制，并且所有事件的发生概率均相同。例如，想象一下一个骰子的掷骰。在这种情况下，存在多个可能的事件，每个事件都有相同的发生概率。 ? ?...此分布采用两个参数作为输入：事件发生的次数和分配给两个类别之一的概率。一个实际的二项式分布的简单示例可以是重复一定次数的有偏/无偏硬币的抛掷。改变偏差量将改变分布的外观（如下图所示）。 ? ?...使用正态分布时，分布平均值和标准偏差起着非常重要的作用。如果我们知道它们的值，则只需检查概率分布即可轻松找出预测精确值的概率（下图）。...当使用Poisson Distributions时，我们可以确信发生不同事件之间的平均时间，但是事件发生的确切时刻在时间上是随机间隔的。

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Python 小型项目大全 46~50

# 四十六、百万骰子投掷统计模拟器原文：http://inventwithpython.com/bigbookpython/project46.html 当你掷出两个六面骰子时，有 17%的机会掷出...这比掷出 2 的几率好得多：只有 3%。这是因为只有一种掷骰子的组合给你 2（当两个骰子都掷出 1 时发生的组合），但许多组合加起来是 7：1 和 6，2 和 5，3 和 4，等等。...程序用results字典存储这次掷骰的结果。这个字典的关键字是每个可能的掷骰子总数，值是这个总数遇到的次数。...图 47-1 :蒙德里安艺术程序的计算机生成艺术。程序每次运行都会生成不同的图像。...仅有的两个未打开的门是您选择的门和另一个门。如果你一开始就选对了车门（1/1000 的概率），那么主人会让一个随机的山羊车门关着。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （31）-- 算法导论5.2 3题

因为每次掷骰子，有1/6的概率得到6点，5/6的概率得到其他点数，所以期望值可以表示为n × (15/6)。因此，掷n个骰子之和的期望值为52n/6。...在每次循环中，我们都调用dice_sum()函数来计算掷不同次数骰子之和的期望值，并将结果打印出来。图片图片华为盘古：要计算掷n个骰子之和的期望值，可以使用随机变量来表示每个骰子的值。...这个公式可以用概率论的知识来解释。假设掷 n 个骰子的结果是离散随机变量 X，那么 X 的期望值可以表示为所有可能出现结果的加权平均值。...因此，掷 n 个骰子之和的期望值可以表示为：E(X) = Σ[i=1,n] (1/6) * P(X=i) 其中，P(X=i) 表示掷 n 个骰子中出现 i 个骰子的概率。...因为指示器随机变量只有两个可能取值，因此我们可以考虑将每一个 $Xi$ 表示为一个指示器随机变量 $Y_i$，其中当 $X_i = k$ 时 $Y_i = 1$，当 $X_i \neq k$ 时 $Y_i

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斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义二、概率复习

但是，在实践中，我们通常不关心获得正面和反面的任何特定序列的可能性。相反，我们通常关心结果的实值函数，比如 10 次掷骰中出现的正面数量，或者最长连续反面的长度。...由于只抛了 1 0个硬币，X(ω)只能取有限数量的值，所以它被称为离散随机变量。这里，与随机变量X相关的集合，取某个特定值k的概率为P(X=k):=P({ω:X(ω)=k})。...性质： 2.2 概率质量函数当随机变量X取可能值的有限集合（即X是离散随机变量）时，表示随机变量相关的概率测度的更简单方法是，直接指定随机变量可以取的每个值的概率。...根据微分的性质，对于非常小的δx， CDF 和 PDF（当它们存在时）都可用于计算不同事件的概率。但是应该强调的是，在任何给定点x处 PDF 的值不是该事件的概率，即。...然而，在很多情况下，我们在随机实验过程中有兴趣知道的数量可能不止一个。例如，在掷硬币十次的实验中，我们可能会关心X(ω)=出现的正面数量，以及Y(ω)=最长的连续正面长度。

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联合概率和条件概率的区别和联系

例如：从 10 个不同颜色的球中选出 1 个绿球的概率是 ¹⁄₁₀， 10个球中选2个绿球的概率（2个绿、2个蓝、2个红、4个黄）²⁄₁₀ × ¹⁄₉（这个排列组合会更清楚）简而言之。...当第一个事件的发生影响第二个事件的发生时，它们是相关事件。 P(A ∩ B) = P(A) ⋅ P(B|A) 这里，P(B|A) 被读作在 A 之后发生 B 的概率。...因此， (∣) ≥(∩) 更多的例子例子1：假设掷两个骰子，第一个得到6第二个得到4的概率是多少? 假设掷两个骰子，如果两个骰子的数字之和是10，第二个骰子显示4的概率是多少?...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。...考虑到如果该国的创业成本归类为高，那么找出该国位于南亚地区的概率。

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机器学习 - 朴素贝叶斯分类器的意见和文本挖掘

使用最适用于文本和意见挖掘的朴素贝叶斯分类器是问题的适当的解决方案。 process_nb_small.jpg 为了达到我们的目的，我们应该知道或回顾关于统计和概率科学的一些概念。...如果我们扔一枚硬币，我们的样本空间是两个，因为我们有S = {正面，反面}，当我们扔硬币时，正常状态下只有一个事件，硬币只可能是正面或反面。但是投掷骰子时则有六种可能性作为样本空间。...概率将通过事件总数除以总采样空间来计算，例如1号落骰的概率是1/6。还有其他事件不止一次发生。从上表可以看出，有8个样本空间。...fcn.JPG 在好事件的那一列中，有三个以蓝色表示的正面事件，它们是好事件和正面事件的组合，而在最后一栏中正面事件发生了四次，所以条件概率为三比上四得0.75。...由于句子包含不同的单词，因此应该用朴素贝叶斯分类器来解决。根据下面的十个公式，我证明了从条件概率公式中提取了多少朴素贝叶斯。首先，句子应该被不同的单词分开，然后依次根据正面和负面的状态来计算概率。

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联合概率和条件概率的区别和联系

例如：从 10 个不同颜色的球中选出 1 个绿球的概率是 ¹⁄₁₀， 10个球中选2个绿球的概率（2个绿、2个蓝、2个红、4个黄）²⁄₁₀ × ¹⁄₉（这个排列组合会更清楚）简而言之。...当第一个事件的发生影响第二个事件的发生时，它们是相关事件。 P(A ∩ B) = P(A) ⋅ P(B|A) 这里，P(B|A) 被读作在 A 之后发生 B 的概率。...因此： (∣) ≥(∩) 更多的例子例子1：假设掷两个骰子，第一个得到6第二个得到4的概率是多少? 假设掷两个骰子，如果两个骰子的数字之和是10，第二个骰子显示4的概率是多少?...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。...考虑到如果该国的创业成本归类为高，那么找出该国位于南亚地区的概率。

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Python 随机（Random）模块的不可预测之美

计算机可以用随机数模拟现实世界中的各种随机概率问题，没有随机生成器的编程语言不是“好语言”。什么是真随机数？现实世界中的随机数：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。...但是，如果不是在毫秒级别下生成随机数，同一时间点下所生成的大量随机数就有可能出现相等的情况。选择种子时，可以考虑综合多维度的变化值进行运算。...该方法是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。...求解思路利用随机函数产生横坐标的值 x 和纵坐标的值 y（这两个值都应在0~1）判断由这两个随机数构成的点是否位于1/4圆的区域内（阴影部分），若该点位于阴影区域内则进行计数。...不断产生新的点，由于随机函数生成的点坐标有一定的均匀性，当生成的点足够多时，就可得到阴影内和阴影外点的近似均匀分布。

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关于“Python”的核心知识点整理大全45

15.4.7 同时掷两个骰子同时掷两个骰子时，得到的点数更多，结果分布情况也不同。下面来修改前面的代码，创建两个D6骰子，以模拟同时掷两个骰子的情况。...每次掷两个骰子时，我们都将两个骰子的点数相加，并将结果存储在results中。...这个图表显示了掷两个D6骰子时得到的大致结果。正如你看到的，总点数为2或12的可能性最小，而总点数为7的可能性最大，这是因为在6种情况下得到的总点数都为7。...15.4.8 同时掷两个面数不同的骰子下面来创建一个6面骰子和一个10面骰子，看看同时掷这两个骰子50 000次的结果如何： different_dice.py from die import...使用直方图来探索同时掷两个面数不同的骰子的结果。

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Python 项目实践二（生成数据）第二篇

，我再强调几点：（1）我们建立了一个循环，这个循环不断运行，直到漫步包含所需数量的点。...在这个项目中，我们将对掷骰子的结果进行分析。掷6面的常规骰子时，可能出现的结果为1~6点，且出现每种结果的可能性相同。然而，如果同时掷两个骰子，某些点数出现的可能性将比其他点数大。...我们看到了6个值——掷D6骰子时可能出现的每个点数对应一个；我们还发现，没有任何点数出现的频率比其他点数高很多。...6 同时掷两个骰子每次掷两个骰子时，我们都将两个骰子的点数相加，并将结果存储在results中。...也可以掷不同的骰子，就不在详解了！未完待续！

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