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用向量制作概率表
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以概率表的形式，我想说明一个分位数向量，对于边缘概率分布，可以被7和5整除，对于条件概率，可以给出5个分位数。65 如何将其转换为双向概率表，以显示哪些数字可被边际概率和条件概率的7和/或5整除？
浏览 6提问于2016-07-17得票数 0
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贝叶斯网络
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我知道BN不过是一个DAG和很多概率表(每个节点一个)，但是现在我没有胶水来实现DAG。我的第一个想法是一个巨大的集合( DAG)和一些小地图(DAG的节点)，每个映射应该有一个名称(可能是a: key)，一个概率表(另一张地图？)父母的向量最后是non-descendant.的向量
现在我不知道如何实现父母和非后代的参考(我应该把什么放在两个向量中)。我想指针应该是完美的，但是clojure缺少它；我可以在向量中插入另一个节点的名称，但是它会很慢，不
浏览 3提问于2012-07-14得票数 14
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他坐在一张的新桌子上，带着概率α/(1+α)。他坐在现有的桌子上，和Alice坐在一起(这意味着他将加入现有的组)，用概率1/(1+α)
existing group = G1 with probability 1/(1+α) = P(E
浏览 4提问于2016-03-08得票数 1
我的任务是用C++制作一个程序，用Gamma分布来计算概率。如果我已经找到函数值，如何将其更改为Gamma分发表中的函数值？我不知道公式。
例如，Fg(8;8)，在表中是0.5470。表中的Fg(4;8)为0.0511。
浏览 2提问于2019-10-14得票数 0
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我怀疑为什么攻击者很难通过预测错误向量从pk本身提取秘密向量，因为我们知道mat_A，t. (B=As+e)。
攻击者如何从高斯分布模型中预测误差。如何从高斯曲线的高到低概率区域随机选取误差。
浏览 0提问于2023-02-28得票数 1
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我试图用支持向量机来训练一些图像模型。但是，支持向量机不是一个概率框架，因此它输出超平面之间的距离为一个整数。利用一些优化函数将支持向量机的输出转化为似然，但我不明白，该方法是否假设一个类具有相同的概率，即如果所有训练集都是偶数和成比例的，则标签1或-1的概率为50%。其次，在一些文献中，我看到对于二进制支持向量机分类器，它们将-1和1标号转换为0到1的范围，并计算其似然性。但是他们没有提到如何将支持向量机的距离转换为概率</
浏览 2提问于2014-03-19得票数 1
假设我有一个与1相加的概率向量，例如foo = c(0.2,0.5,0.3)。sample_index = function(probs) { sum = 0
for (i in 1:length
浏览 0提问于2014-02-19得票数 0
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要做到这一点，我需要两个概率向量插入distance.jensenshannon(p, q)。来自scipy.spatial文档。scipy.spatial.distance.jensenshannon(p，q，base=None)来源参数: p(N，) array_like左概率向量q(N，) array_like右概率向量
问题如何从样本数据中计算概率向量？
浏览 0提问于2019-06-29得票数 0
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R中不同列的样品
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我有一个概率向量，比方说和一个数据文件：df=cbind(c("A","B","A"),c(1,2,3),c("q","v","z"))
我希望用替换的方法从df中抽取n对象，第一列的概率为0.1，第二列的概率为0.8，第三列的概率为0.1
浏览 0提问于2018-07-05得票数 1
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我需要实现一个损失函数，它接受一个真实的y，也就是一个4维向量，并计算这个向量在某个正态分布下的概率。我试着用keras.backend函数建立概率密度函数，但是似乎没有任何关于矩阵求逆的东西？
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
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假设我有一个输入x的神经网络输出向量{ y1，y2，…，i }，其中输出的第一元素表示x被分类为I类的概率，并且我知道x的正确分类，它是用向量y={ 0，0，…，1，…，0}表示的，它由零填充，在j-位置包含我是否从输出向量中选择最高的概率，并确定这种分类是否与正确的分类相同？或者，我是否将所有输出概率转换为最接近的整数值，并将新向量与向量y进行比较(如果存在一些不匹配，我会假设网络无法正确地分类输入)？
浏览 0提问于2017-04-05得票数 1
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你好，我正在寻找一种方法，用给定的概率向量从数组/片中选择数字，例如:我们有数据0,1,2和概率向量0.2，0.5，0.3，所以我们选择0和概率0.2，1和2，概率0.3在python中，我将使用numpy.random.choice
浏览 0提问于2018-05-24得票数 0
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我正在使用MATLAB 2015b制作一个合成图像如下(没有绿色圆圈)
也许很难为我塑造明星形象。因此，我使用了一个简单的正方形形状，如下代码所示。然而，我不能创造类似的强度的例子图像。
浏览 0提问于2016-02-29得票数 0
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我有一个概率向量。对于概率，我想为每个概率在(0,1)之间画一个样本。
例如，prob_of_one表示绘制了1 ((1-prob_of_one)是绘制0的概率)。
浏览 0提问于2019-10-10得票数 2
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但问题是:我需要为每一列分配不同的概率向量。例如，对于第一列。我要等概率c(0.001，0.001，0.001，0.001.)。当然，每个概率向量之和可达1。提前谢谢你！科拉蒙基
浏览 0提问于2014-12-08得票数 0
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我正在写一个程序，目前使用的是向量，它需要存储数据(以特定概率移动的原子)，以便能够以有偏的随机概率有效地挑选数据。目前，向量对此似乎很有用，因为我可以将多个位置分配给一个概率，然后选择一个随机位置(因此，如果原子a被选择的相对概率为0.6，原子b被选择的相对概率为0.4，我可以将3个元素分配给a，2分配给b，然后随机选择任何元素)
然而，然后我需要删除与拾取的原子相关的所有站点，这在向量中意味着找到它们(或单独存储它们的位置)，交换到最后并使用pus
浏览 0提问于2013-10-02得票数 1
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我有一个问题，一个有效的方法来存储一个向量的计数，这是随着时间的变化。在我的问题中，我从长度为n的空向量开始，在每次迭代时，我向这个向量添加了一个数字，但我也希望有某种类型的对象充当计数器，所以如果我添加的数字已经在向量中，那么它应该将1添加到对象中，如果不是，它应该将值添加为我想在向量上使用类似于plyr::count的东西，但是我不认为在每次迭代中计数都是有效的，特别是当n真的很大的时候。
编辑：在我的问题中，有必要(嗯，也许不是)在每次迭代时更新计数。例如，假设我有向量(1.1、0
浏览 8提问于2022-08-30得票数 0
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我试图找到一种更好的方法来管理连续马尔可夫链的当前状态向量。状态向量存储概率为浮点的对(状态、可修复性)。
每一次迭代都从当前状态向量开始。在向量中计算每个当前状态的可达状态，并将所有状态存储在一个临时列表中，并连同前往那里的概率一起存储。这实际上是通过使用哈希表来实现的，这些哈希表有键、状态和概率值。因此，基本上，为了建立新的向量，对于每个转换，计算出归一化值，然后用get检索
浏览 0提问于2010-11-04得票数 4
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我正在尝试使用不同的分类算法，比如随机森林，支持向量机，AdaBoost来构建一个二进制分类系统。我想使用这些分类器的输出来可视化一个分数。例如，在使用随机森林时，我想使用属于A类的样本的概率来构建一个从0到100的分数。假设随机森林输出一个概率(从0到1)，使用它，因为得分是直观的(我只需将它乘以100)。然而，考虑到SVMs输出的是一个分类，而不是一个概率输出(即到超平面的距离，而不是概率)，那么将到超平面的距离作为某种“伪概率”来使用是否合法？我想要确定，我可以用
浏览 0提问于2016-12-07得票数 5
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