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
二进制0b 八进制0 十六进制0x
作者在文章中针对现有的图动力学建模方法不能明确地捕捉到时间上的社区动态这一问题，提出了通过在轨迹上施加随机游走来学习生成不断发展的节点和社区表示的概率模型-GRADE。...为了解决上述问题，作者提出了GRADE（图形动态嵌入）-一种用于联合学习演化节点和社区表示的概率生成模型。...2 模型 GRADE GRADE是一种用于对动态图中的边生成过程进行建模的概率方法，图1为GRADE的盘子表示法。...此外，GRADE的一种新颖应用是预测社区规模的动态，通过推断测试时间步长的社区表示形式（即每个社区的节点上的后多项式分布）并生成最可能节点的排名来证明这种能力，预测对给定社区具有高概率的顶点也应该是其结构的组成部分...作者通过计算社区k中前250个顶点的预测节点概率与相同节点的中心性之间的Spearman秩相关系数来评估此任务的性能，该概率由测试中分配给同一社区k的顶点的链接数来衡量组。
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。
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...可以看到二者定义有一个共同点，即先验概率是不依靠观测数据的概率分布，也就是与其他因素独立的分布。所以可以用 P(\theta) 表示。...简单的理解就是这个概率需要机遇观测数据才能得到，例如我们需要对一个神经网络建模，我们需要基于给定的数据集X才能得到网络参数θ的分布，所以后验概率表示为 P(θ|X) 似然概率 百度百科定义: 统计学中...维基百科定义: 在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。
实验所有可能的结果组成一个集合(set)，叫做样本空间(sample space)，用[$\Omega$]表示。我们看下面实验的样本空间: 实验1....连续掷一个硬币两次: $$\Omega = \{ HH, HT, TH, TT \}$$ H表示正面，T表示反面。上面括号里包含了所有可能的结果：正正，正反，反正，反反。 ? 实验2....开车经过两个路口，遇到的红绿灯情况: $$\Omega = \{ rr, rg, ry, gg, gr, gy, yy, yr, yg \}$$ r表示红灯，g表示绿灯，y表示黄灯。...事件C表示第一次为正面且第二次为正面。[$C = \{ (H,H) \}$] ? 交集: 交叉阴影区域 $$D = A \cup B$$ 并集D中包含了所有在A中或者在B中的元素。...事件D表示第一次为正面或者第二次为正面，[$D = \{ (H,H), (T,H), (H,T) \}$] ? 并集: 交叉阴影区域 空集[$\Phi$]是一个不包含任何元素的集合。
/** * 边节点（由一条边和一个终止节点构成） */ class ENode{ int id;// 终止节点的编号 int weight;// 边的权重 } 图的邻接表示 图用一个...Map表示，其中String表示节点的编号，List中存储以该节点为起点的所有边节点。
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$]的面积(概率测度)，除以B占据的面积(概率测度)，也就是我们条件概率的定义。
概率定义及性质 只要定义在f上的，满足三个性质的p，我们都称为概率。 古典概率和几何概率都满足以下概率。 概率的性质： 6....条件概率 Conditional Probability 条件概率既是指当某个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率； A就是古典概型（样本有限，等可能发生） 其实这个定义并不完全准确，很多时候，当某个事件没有发生的情况下...，一个事件的概率也会发生变化；关键是看评估这个事件的概率的前提是什么，既是针对什么样的样本空间进行评估的，这才是条件概率真正的涵义所在；所以，笔者给出一个更为准确的定义，如下， 条件概率是指在某个特定前提条件下...相对于前提条件 的概率为 数学上，将上式中的 ()′ 表示为 (|)，所以我们有 所以归纳起来，条件概率就是指某个事件 B 对样本空间 Ω 的某个子集 的概率，而与其它某个事件是否真的发生与否无关...乘法公式和全概率公式 联合概率：指的就是事件 A 与事件 B 同时发生的概率，我们理解一下，B 事件具有一定概率发生，在 B 事件概率发生时事件 A 此时有一定概率发生， 它们的乘积可就是联合概率
本篇博客将深入浅出地探讨如何使用Java来实现基于概率的中奖率计算，并揭示其中的关键算法、常见问题、易错点，以及如何有效避免这些问题。我们将通过实例代码，帮助读者理解并掌握这一实用技能。...二、Java实现概率中奖率计算 以下是一个使用Java实现权重分配法计算中奖结果的简单示例： import java.util.Random; public class ProbabilityCalculator...该方法接受两个参数：一个表示各奖项概率的double[]数组和一个表示各奖项名称的String[]数组。首先，我们检查概率数组的总和是否接近于1，确保概率设置的正确性。...避免方法： 使用java.util.Random类或java.security.SecureRandom类生成随机数，确保其伪随机性。...六、总结 通过理解概率中奖率计算的基本原理，结合Java编程语言，我们可以轻松实现基于概率的中奖结果计算。在实践中，需要注意概率设置的准确性、浮点数比较的误差处理以及随机数生成器的合理使用。
1.1 Java8的新特性 1.2 Java8新特性的特点 速度快。...便于并行 最大化减少空指针异常：Optional Nashorn引擎，允许在JVM上运行JS应用 1.3 Lambda表示式 1.3.1 为什么使用 Lambda 表达式 Lambda是一个...在 java.util.function 包下定义了Java8的丰富的函数式接口。...1.4.2 如何理解函数式接口 Java从诞生开始就一直倡导“一切皆对象”，在Java里面面向对象(OOP)编程是一切。...也就是说，只要一个对象是函数式接口的实例，那么该对象就可以使用 Lambda 表达式来表示。 所以以前用匿名实现类表示的现在都可以用 Lambda 表达式来写。
高中的时候做过一道题：X有两个孩子，其中一个是男孩，另一个是女孩的概率等于多少？ 我其实很纠结，显然概率不等于0.5，但很害怕出题人自己也不懂，问过数学老师最后也没有弄清楚。...先验概率是通过统计得来的，比如生男生女的概率可以认为是1/2。 而后验概率则是观察到某一事件发生后，得到的在已知条件下的概率。 回到这道题，两个孩子已经出生了。...不考虑条件，两个男孩或者两个女孩的概率都是1/4，一个男孩和一个女孩的情况占1/2，现在去掉两个女孩的情况，一男一女的概率等于0.5/0.75，也就是2/3。...值得一提的是，这个例子中的两个事件是两个孩子的性别，他们有相同的概率，因此可以通过0.5的先验概率分析得出答案，如果是两个不同概率的事件，需要更多先验概率才能分析和计算。
实验所有可能的结果组成一个集合(set)，叫做样本空间(sample space)，用[$\Omega$]表示。我们看下面实验的样本空间: 实验1....连续掷一个硬币两次: image.png H表示正面，T表示反面。上面括号里包含了所有可能的结果：正正，正反，反正，反反。 ? 实验2. 打印机的队列最多允许10个工作。...开车经过两个路口，遇到的红绿灯情况: image.png r表示红灯，g表示绿灯，y表示黄灯。 (利用计数原理，我们可以知道所有可能结果的总数为9) ? 对于概率论来说，集合是“如来佛的手掌心”。...事件C表示第一次为正面且第二次为正面。[$C = \{ (H,H) \}$] ? 交集: 交叉阴影区域 image.png 并集D中包含了所有在A中或者在B中的元素。...事件D表示第一次为正面或者第二次为正面， image.png ? 并集: 交叉阴影区域 空集[$\Phi$]是一个不包含任何元素的集合。
（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。
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% . .
本文记录常见的概率分布。...基础概念 probability mass function:PMF 概率质量函数（离散随机变量密度函数） 和为1 probability density function：PDF 概率密度函数（连续随机变量...） 积分为1 常见分布 均匀分布 离散随机变量的均匀分布 假设 X 有 k 个取值: x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{k} , 则均匀分布的概率密度函数( probability...二项分布 假设试验只有两种结果：成功的概率为 \phi , 失败的概率为 1-\phi_{\circ} 则二项分布描述了：独立重复地进行 n 次 试验中，成功 x 次的概率。...概率质量函数: p(X=x)=\frac{n !}{x !(n-x) !}
题2： 已知：各个A∩Bi的概率、Bi的概率， 求A的概率？...，则对任一事件A（P(A)>0),有 上式即为贝叶斯公式（Bayes formula)，Bi 常被视为导致试验结果A发生的”原因“，P(Bi)(i=1,2,…)表示各种原因发生的可能性大小，故称先验概率...；P(Bi|A)(i=1,2…)则反映当试验产生了结果A之后，再对各种原因概率的新认识，故称后验概率。...贝叶斯公式，根本不用记忆，其实就是条件概率、乘法公式、全概率公式的组合。...总结：（1）以上四个公式的研究对象，都是“同一实验下的不同的结果集合” （2）为了容易理解这四个概率公式，可以把用“样本数目公式”来代替“概率公式”，来求概率。
（也能够看看刘未鹏写的关于贝叶斯的博文） 非常多情况下我们对我们关心的事件能够给出一个先验概率预计，然后随着我们的调查研究我们将会得到很多其它的新信息，于是我们便能够利用这些新信息对我们的先验概率进行纠正得到该事件的后验概率...贝叶斯定理就是这种概率分析手段。 【先验概率->新信息->应用贝叶斯定理->后验概率】 贝叶斯定理广泛应用于决策分析中。先验概率一般是由决策者主观预计的。...(3) 成功的概率，用p来表示，各个试验都同样。于是，失败的概率用1-p表示，也都同样。...2、随机变量在从 x1到x2间的某一给定区间取值的概率被定义为概率密度函数在 x1与x2间的图形的面积。...一些经常使用区间的概率是68.26%，95.44%，99.72% 连续修正因子：当用连续正态概率分布来近似离散二项概率分布时，从x值加减的0. 5值。
因为0xffffffff实际是二进制，程序中任何十进制，八进制，16进制的数在计算机底层都是二进制，表示成 X进制只是为了让人看明白，所以0xffffffff在电脑中就是32个1，而不是2的32次方减1...光是有底层表示还不够，语言需要把底层表示解释为高层抽象。在java中，常数默认为int类型（32bits），32个1解释为int就是-1。
Beta分布在统计学中是定义在[0,1]区间内的一种连续概率分布，有α和β两个参数。 其概率密度函数为： ? ? wiki_PDF 累计密度函数为： ? ?...//towardsdatascience.com/beta-distribution-intuition-examples-and-derivation-cf00f4db57af) 对于二项分布而言，概率是个确定的参数...，比如抛一枚质地均匀的硬币，成功概率是0.5；而对于Beta分布而言，概率是个变量。...假如我们投掷三枚硬币，都是正面，可以得到正面的概率是100%， 但是其实并不一定是这枚硬币有问题，而是试验次数太少。...如果我们每次都随机投一定数量的硬币，最后看这些概率的分布情况，判断这个硬币是否质地不均。不过Beta分布的主要用途在于，当我们有先验信息时，再考虑实际情况，可能会对之后成功概率的预测更加准确。
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