简述 有一个需求，就是计算一个请求的命中概率，这个命中的概率是作用于单次的请求，而非整体，也就是每一次请求过来都只有20%的命中率。...代码实现 import java.util.Random; public class ProbabilityDemo { public static void main(String[] args...) { // 设置命中概率为20% double hitProbability = 0.2; // 创建随机数生成器 Random random...// 生成一个0到1之间的随机数 double randomValue = random.nextDouble(); // 判断随机数是否小于等于命中概率
.*; import java.awt.*; import java.awt.event.*; public class Volume extends JFrame implements ActionListener
---- 我们家中摆放的物品大多是死气沉沉的。这些物件静静地待在那里，毫无生气地面对着它们的主人。
老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。...区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科: 先验概率 百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果...维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的概率分布。...后验概率 维基百科定义: 在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。...同样，后验概率分布是一个未知量（视为随机变量）基于试验和调查后得到的概率分布。
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。
概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。...然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。 早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。...Kolmogorov建立了概率论的公理化体系，严格定义了概率论的语言。正如现代数学的其他学科一样，概率论的公理化体系同样基于集合论。公理化的概率论体系基于几条简单易懂的公理，衍生出整个概率论的体系。...概率测度有相同的特点，就是上面的第3点。第1，2两点是概率的基本特征，即所有情况的概率总和为1，而概率值不为负。...基于这样一种直观但不严格的类比，我们可以把概率（也就是“概率测度”）想象成“集合的面积”。而“样本空间的总面积为1”。 ? 以上是概率论的公理体系。
在概率公理中，我们建立了“概率测度”的概念，并使用“面积”来类比。这是对概率的第一步探索。为了让概率这个工具更加有用，数学家进一步构筑了“条件概率”，来深入探索概率中包含的数学结构。...我们要了解的“条件概率”这一概念，就对应这里的“相对比例”。 条件概率：何弃疗 上面公司的不同造成了绿地占比的不同，也就是说，公司这一因素影响了绿地占比。条件概率同样反映了其它因素对事件概率的影响。...因此，在接受治疗的条件下，康复的概率变成[$ 300/500 = 0.6$]。这个概率值高于总体的康复概率。...为了表达某一事件(治疗)对另一个事件(康复)概率的影响，概率论中引入条件概率的概念。条件概率记为[$P(R|T) = 300/500 = 0.6$]。R和T是两个事件，即治疗和康复。...我们在B样本空间中寻找A发生的概率。从上面的图中看，就是[$A \cap B$]的面积(概率测度)，除以B占据的面积(概率测度)，也就是我们条件概率的定义。
因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。 基于物品的协同过滤算法 （简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...不过， ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。该算法认为，物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。...从这句话的定义出发，我们可以用下面的公式定义物品的相似度： ? 这个公式惩罚了物品j的权重，因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。...假设物品分为两类——A和B， A类物品之间的相似度为0.5， B类物品之间的相似度为0.6，而A类物品和B类物品之间的相似度是0.2。...但如果归一化之后， A类物品之间的相似度变成了1， B类物品之间的相似度也是1，那么这种情况下，用户如果喜欢5个A类物品和5个B类物品，那么他的推荐列表中A类物品和B类物品的数目也应该是大致相等的。
本篇博客将深入浅出地探讨如何使用Java来实现基于概率的中奖率计算，并揭示其中的关键算法、常见问题、易错点，以及如何有效避免这些问题。我们将通过实例代码，帮助读者理解并掌握这一实用技能。...二、Java实现概率中奖率计算 以下是一个使用Java实现权重分配法计算中奖结果的简单示例： import java.util.Random; public class ProbabilityCalculator...避免方法： 使用java.util.Random类或java.security.SecureRandom类生成随机数，确保其伪随机性。...公平性与监管合规 在实际应用中，尤其涉及到金钱交易或法律法规约束的抽奖活动，需确保公平性并符合监管要求： 使用安全随机源 对于敏感场景，应使用java.security.SecureRandom而非java.util.Random...六、总结 通过理解概率中奖率计算的基本原理，结合Java编程语言，我们可以轻松实现基于概率的中奖结果计算。在实践中，需要注意概率设置的准确性、浮点数比较的误差处理以及随机数生成器的合理使用。
伪代码实现，这里最终通过cos函数计算相似度 1.基于用户，需要一个用户相似度矩阵 首先要建立物品-用户集合的倒排索引 然后循环这个索引的所有用户，排除自己和自己，进行+1 Set<Entry<String...sparseMatrix[userID.get(user_u)][userID.get(user_v)] += 1; //计算用户u与用户v都有正反馈的物品总数...} } } 然后 cos计算 2.基于物品，协同过滤正好反过来，建立用户的相似矩阵 首先要建立用户-物品集合的倒排索引 然后循环这个索引的所有物品
RPG设计(物品锻造与Decorator模式) 2007-12-14 作者: 张子阳 分类: 设计与模式 引言 物品锻造是各类奇幻游戏中的常见功能，就拿众所周知的Diablo来说吧。...我们首先考虑到可以用继承来实现这样的设计，结果却发现如果我们需要定义所有嵌宝石的剑(Sword)，就需要3+6+7 = 16个类(NOTE：三个物品孔，每个孔都有 蓝、红、绿 三种选择，可以两个或者三个孔同一色...而这仅仅是开始，如果我们需要再添一种宝石，比如说白色，它可以附加诅咒的效果；或者我们需要给武器再添加一个物品孔，那么我们的类的数目将迅速的由十几个变成几十个。...随后我们使用复合(Composition)的方式来解决，又遇到新的问题：程序不易维护，每次添加新的宝石或者添加新的物品孔，都需要修改代码。最后，我们使用Decorator模式巧妙地解决了这个问题。
概率定义及性质 只要定义在f上的，满足三个性质的p，我们都称为概率。 古典概率和几何概率都满足以下概率。 概率的性质： 6....条件概率 Conditional Probability 条件概率既是指当某个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率； A就是古典概型（样本有限，等可能发生） 其实这个定义并不完全准确，很多时候，当某个事件没有发生的情况下...，一个事件的概率也会发生变化；关键是看评估这个事件的概率的前提是什么，既是针对什么样的样本空间进行评估的，这才是条件概率真正的涵义所在；所以，笔者给出一个更为准确的定义，如下， 条件概率是指在某个特定前提条件下...相对于前提条件 的概率为 数学上，将上式中的 ()′ 表示为 (|)，所以我们有 所以归纳起来，条件概率就是指某个事件 B 对样本空间 Ω 的某个子集 的概率，而与其它某个事件是否真的发生与否无关...乘法公式和全概率公式 联合概率：指的就是事件 A 与事件 B 同时发生的概率，我们理解一下，B 事件具有一定概率发生，在 B 事件概率发生时事件 A 此时有一定概率发生， 它们的乘积可就是联合概率
以及程序员日常会看的Github，我们会看很多各种各样的代码但是又不会全部下载，那这个插件就是可以让你在浏览器里面进行方便的阅读
新建数据集 SELECT * FROM 物品清单ORDER BY 行号 4. 添加表格控件 5.
高中的时候做过一道题：X有两个孩子，其中一个是男孩，另一个是女孩的概率等于多少？ 我其实很纠结，显然概率不等于0.5，但很害怕出题人自己也不懂，问过数学老师最后也没有弄清楚。...先验概率是通过统计得来的，比如生男生女的概率可以认为是1/2。 而后验概率则是观察到某一事件发生后，得到的在已知条件下的概率。 回到这道题，两个孩子已经出生了。...不考虑条件，两个男孩或者两个女孩的概率都是1/4，一个男孩和一个女孩的情况占1/2，现在去掉两个女孩的情况，一男一女的概率等于0.5/0.75，也就是2/3。...值得一提的是，这个例子中的两个事件是两个孩子的性别，他们有相同的概率，因此可以通过0.5的先验概率分析得出答案，如果是两个不同概率的事件，需要更多先验概率才能分析和计算。
（例如，在信贷风控中，将预测的客户违约概率 与真实违约概率对标，即模型风险概率能够代表真实的风险等级。）...（分类器输出的概率能够代表真实的概率） 下面使用使用sklearn自动生成的二分类数据集画出几种基本的二分类模型的可靠性曲线。...，使得模型输出的概率能够近似代表实际样本为正的概率？...以上介绍了概率校准的两种方式并且用代码实践了。...ok, 剩最后一个问题了，如何评价概率校准的结果呢？？ 评价：Brier score Brier 分数被广泛用来评价概率校准的结果。 是样本的分类（ ）， 是模型预测的概率。
关于酒瓶的拍摄，首先我们先弄清楚所拍摄的酒瓶的材质，市面上酒瓶大致分为两类，不透明瓷器酒瓶、透明玻璃酒瓶。究其难点依然是反光、透光，拍摄重点依然放在灯光的布置上...
第一种理解方法 先验概率、 就是知道模型，也就是模型一些参数都知道，能把模型确定下来。 好比知道是正态分布，又知道参数 μ , σ \mu,\sigma μ,σ，然后得到的概率。...好比：经大数据统计，知道中国男人身高符合正态分布，那么我求一个男人170cm身高的概率，就是先验概率。 后验概率 某数据下模型的条件概率，也就是先知道数据 不知道模型啥样的的概率 2....第二种理解方法 假如某一不确定事件发生的概率 因为某个新情况的出现 而发生了改变，那么改变前的那个概率就被叫做先验概率，改变后的概率就叫后验概率。 3....P(y=土木)=0.1；P(y=不学土木)=0.9 这个就是先验概率，是指根据以往经验和分析得到的概率，这里是大数据统计出来的。...后验概率实例 学计算机中有男生70%，女生30% . .
01电梯门 如何测试一个物品呢？测试工程师的经典面试题目之一，测试同学必须要知道怎么回答并且要答的漂亮，才能拿到理想的测试Offer，从此2020升职加薪、迎娶白富美、走上人生巅峰。...Maybe，HR美眉约你进行一场现场掰头面试，面试官大人乘电梯去接你的路上，无意中瞅到了身边的电梯，他们会随时拿来一个物品来问你，如何测试电梯？
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