在游戏开发中，会经常碰到计算概率的场景 下面的代码就是一个最简单的根据给定概率计算出随机结果的实例 <?...php //a出现的概率是10%，b是20%，c是30%，d是40% $pro = [ 'a' =>10, 'b' =>20, 'c' =>30, 'd' =>40 ]; function proRand...0, $sum - $v); } } return $ret; } echo proRand($pro); 更复杂的可能会在概率之上加上权重
0-1等概率问题 问题描述 一个随机数产生器以概率P生成0，以概率(1-P)生成1，怎样生成等概率的0和1？...问题描述 随机产生0~n-1中的k个不重复的随机数。...生成给定范围的随机数 问题描述 给定能随机生成整数1~5的函数，写出能随机生成整数1~7的函数 解决思路 产生K个数（k>1），假定产生的数分别为N1,N2,……Nk，则产生的数为:N1-1+(N2...在半径为1的圆中随机选取一点 主要思路 假设圆心(0,0)。在X轴[-1,1]，Y轴[-1,1]的正方形内随机选点，然后判断该点是否在圆内。...正方形的面积为4，圆形的面积为Pi，故而正方形内的随机点落在圆内的概率为: Pi/4 代码实现 void generatePoint(double*x, double *y, int r){ int
一、公理化定义 即概率的:统计定义、古典定义、几何定义 二、统计定义 1.定义 注:其中（3）运用的是概率的有限可加性 （4） （5） 2....=4·3/(2·1)=6 古典概型的基本模型一、:摸球模型 (1) 无放回地摸球 问题1： 设袋中有4 只白球和 2只黑球, 现从袋中无 放回地依次摸出2只球,求这2只球都是白球的概率....(2) 有放回地摸球 问题2 设袋中有4只红球和6只黑球,现从袋中有放 回地摸球3次,求前2次摸到黑球、第3次摸到红球 的概率....古典概型的基本模型二：球放入杯子模型 (1)杯子容量无限 问题1 把 4 个球放到 3个杯子中去,求第1、2个 杯子中各有两个球的概率, 其中假设每个杯子可 放任意多个球....(2) 每个杯子只能放一个球 问题2 把4个球放到10个杯子中去,每个杯子只能 放一个球, 求第1 至第4个杯子各放一个球的概率.
这是我写的一个比较简单的抽奖算法,并没有很严谨,用于我自己写的wap文字游戏(美味小镇)上的随机食材,可以设定概率值 <?php /** * Created by PhpStorm.... } } } $this->arr = $arr; return $this; } //返回概率...array(), $odds=0) { $arr||$arr = $this->arr; $odds||$odds = $this->odds; //概率数组循环... ), array( 'id'=>2, 'odds'=>10//相对概率值 ), array( 'id'=>3, ...'odds'=>200//相对概率值 ), ) 调用方法 $a = new Rand($arr); $a->action(1); 本文为仙士可原创文章,转载无需和我联系,但请注明来自仙士可博客
题目 给定一个单链表，随机选择链表的一个节点，并返回相应的节点值。保证每个节点被选的概率一样。 进阶: 如果链表十分大且长度未知，如何解决这个问题？你能否使用常数级空间复杂度实现？...select = h; else { i = rand()%count; if(i < 1) //0, 概率...1/count，每次加入一个节点后，之前选的节点有概率被替换 select = h; } h = h->next; }
题目 给定一个可能含有重复元素的整数数组，要求随机输出给定的数字的索引。 您可以假设给定的数字一定存在于数组中。 注意： 数组大小可能非常大。 使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。...每个索引的返回概率应该相等。 solution.pick(3); // pick(1) 应该返回 0。因为只有nums[0]等于1。...随机翻转矩阵（哈希） 遇到 target，计数+1，然后用 计数分之1的概率去替换之前找到的 target 的下标 class Solution { vector arr; int i,...} else { count++; if(rand()%count == 0)//有 1/count 的概率等于
导读："概率与我们的生活息息相关，因此若能善用概率，将有助于在随机世界中，更精准地做决策。" 本文是我国中国台湾著名数学家黄文璋撰写的一篇关于概率与统计的文章。...概率是针对随机现象。但世上并非每件事都是随机的，我们说过还有必然性。假设投掷一两面皆是人头的铜板，并观察会得到哪一面。你晓得这是一必然现象，但仍可说会出现人头的概率为1，而其他情况出现的概率为0。...06 情境解读 概率既然与我们的生活息息相关，因此若能善用概率，将有助于在随机世界中，更精准的做决策。只是却往往概率应用不易，得到的概率值，常被认为是错的。...但如何是随机地画一条弦呢？要知由1至n的n个正整数中，随机地取1数，其意义较清楚，就是每一数被取中的概率皆为1/n。...自区间[0，1]中随机地取1数，其意义也还明白，就是此数会落在[0，1]之任一子区间的概率，为该子区间之长度。 但随机的画弦，是如何画法？此处对于“随机”一词，可以有好多种解释。
编者注："概率与我们的生活习习相关，因此若能善用概率，将有助于在随机世界中，更精准地做决策。"这是中国台湾著名数学家黄文璋撰写的一篇关于概率与统计的文章。...概率是针对随机现象。但世上并非每件事都是随机的，我们说过还有必然性。假设投掷一两面皆是人头的铜板，并观察会得到那一面。你晓得这是一必然现象，但仍可说会出现人头的概率为1，而其他情况出现的概率为0。...最后看另一常出现于概率论教科书中的例子。平面上有一单位圆，随机地画一条弦，求弦长大于此圆的内接等边三角形之边长的概率。利用几何，单位圆的内接等边三角形之边长可求出。但如何是随机地画一条弦呢？...要知由1至n的n个正整数中，随机地取1数，其意义较清楚，就是每一数被取中的概率皆为1/n。自区间[0，1]中随机地取1数，其意义也还明白，就是此数会落在[0，1]之任一子区间的概率，为该子区间之长度。...但随机的画弦，是如何画法？此处对于“随机”一词，可以有好多种解释。解释不同，画弦的方式将不同，因而求出的概率也就不同。 上面这几个例子告诉我们，在处理概率问题时，情境要定义清楚。
我们了解了“样本空间”，“事件”，“概率”。样本空间中包含了一次实验所有可能的结果，事件是样本空间的一个子集，每个事件可以有一个发生的概率。概率是集合的一个“测度”。 这一讲，我们将讨论随机变量。...这样的累积分布函数似乎并不比概率质量函数来得方便。但在后面，我们会很快看到它的优势。即它可以同时用于离散随机变量和连续随机变量。...连续随机变量的概率定义，正依赖于此：对于连续随机变量，我们只讨论某个区间，比如从1.2到1.4这一区间的概率，而不讨论具体某个点，比如1.3的概率。 ? 观察一个很简单的连续随机分布。...因此，密度曲线下某个区间的面积，就是密度概率函数的积分，代表了随机变量在该区间的概率。概率密度函数就可以非常直观的通过“面积”，来表示概率的大小。...，随机变量的概率分布 累积分布函数 密度函数
文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 1.1 随机试验与随机事件 随机试验: 相同条件可重复...结果不止一个 无法预测 事件：每种结果，随机事件A、B、C....以下两种是非随机/极端: 必然事件: 一定会发生的事件. 不可能事件: 一定不发生的事件....,全概率公式是感冒情况下发烧概率和肺炎情况下发烧概率都已知情况下求总的发烧概率,而贝叶斯公式是已知发烧,求感冒或者肺炎的概率.定理: A_1,A_2,A_3…A_n 是完备事件组,则 P(A_i...注意: 概率为零不一定是空集, 概率为1也不一定是全集,比如集合概率模型,落在数轴上某点概率为零,但仍然可以发生. E(X+Y)=E(X)+E(Y) D(X+Y)=D(X)+D(Y)
这样的累积分布函数似乎并不比概率质量函数来得方便。但在后面，我们会很快看到它的优势。即它可以同时用于离散随机变量和连续随机变量。...连续随机变量的概率定义，正依赖于此：对于连续随机变量，我们只讨论某个区间，比如从1.2到1.4这一区间的概率，而不讨论具体某个点，比如1.3的概率。 ? 观察一个很简单的连续随机分布。...累积分布函数本身就表示随机变量在一个区间概率，所以可以直接用于连续随机变量。...因此，密度曲线下某个区间的面积，就是密度概率函数的积分，代表了随机变量在该区间的概率。概率密度函数就可以非常直观的通过“面积”，来表示概率的大小。...，随机变量的概率分布 累积分布函数 密度函数
1，条件随机场(ConditionalRandom Field)： 条件随机场是给定随机变量X条件下，随机变量Y的马尔可夫随机场。...条件随机场与马尔科夫随机场均使用团上的势函数定义概率，两者在形式上没有显著区别；但条件随机场处理的是条件概率，而马尔可夫随机场处理的是联合概率，这是两者的本质差异。 ?...对于上图链式条件随机场来讲，使用势函数和图结构上的团来定义条件概率P(y|x)。如下： ? 其中，Z为规范化因子（也称为归一化项）： ?...3，条件随机场的三个问题：概率计算、学习、预测 3.1，概率计算问题：前向后向算法 ? 3.2，预测问题：Viterbi算法 ? 3.3，学习问题：IIS算法 ?...4，code： # https://github.com/Jesselinux/Mining-Algorithms/blob/master/Machine%20Learning-025-概率图--条件随机场模型
前情提要： 概率图模型笔记（PART I） & 概率图模型笔记（PART II）隐马尔科夫模型 条件随机场CRF笔记 写在前面 前面写完了HMM，比较重点的就是HMM的三个问题，需要好好消化。...为此我们定义一个m x m的矩阵M，m为y所有可能的状态的取值个数： 同时引入起点和终点标记 ，这样标记序列y的非规范化概率可以通过n+1个矩阵元素的乘积得到： 其中Z(x)为规范化因子。...CRF的三个问题 与HMM类似，CRF也有三个基本问题： 计算问题： 给定条件随机场 P(Y|X)，输入序列x和输出序列y，计算条件概率 和 以及对应的期望 前向后向算法 解码问题 给定条件随机场...P(Y|X)和输入序列x，求条件概率最大的输出序列y，即对观测序列进行标注。...维特比算法 学习问题 给定训练数据集X和对应的标记序列Y，K个特征函数fk(x,y)，需要学习linear-CRF的模型参数wk和条件概率Pw(y|x) 梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，迭代尺度法 其中前两个问题属于
随机事件的基本概念 我们来看三个事件 太阳东升西落。 在十字路口遇到红绿灯的颜色。 一男一女牵手后在一起的时间。 首先，我们可以肯定的是太阳东升西落是肯定会发生的，我们称为确定现象。...而在十字路口遇到红绿灯的颜色可能是红色，可能是绿色，可能是黄色，这个是不确定的，我们称之为随机现象。对随机现象做的一次实验，我们称为随机实验。...而一男一女牵手后在一起的时间也是一个随机现象，他们可能马上就分手，也有可能一生一世。 随机事件及样本空间 随机试验的所有可能结果组成的集合称为样本空间。记为E，集合的每个元素称为一个样本点。...样本空间子集成为随机事件，简称事件(事件本质就是集合)。几种特殊的子集： 一个元素组成的集合，称为基本事件。 样本空间本身，即全集E，称为必然事件。 空集ø称为不可能事件。...描述E2随机试验中的以下事件。
题目 给定圆的半径和圆心的 x、y 坐标，写一个在圆中产生均匀随机点的函数 randPoint 。 说明: 输入值和输出值都将是浮点数。 圆的半径和圆心的 x、y 坐标将作为参数传递给类的构造函数。...randPoint 返回一个包含随机点的x坐标和y坐标的大小为2的数组。...解题 找到 sinθ,cosθsinθ, cosθsinθ,cosθ 在 [-1,1] 上的随机位置，如果在单位圆内就输出(概率78.5%)，否则继续找 class Solution { double
//Math.random()获取随机数0-1的随机数 re=Math.random()+' ';//0-1随机数 document.write('0-1随机数'+re);...//取随机数 0-5之间 re1=Math.random()*5;//0-1随机数 document.write('0-5之间随机小数'+re1+' '); //取随机数 15...-30(x-y)之间 Math.random()*(y-x)+x re2=Math.random()*(30-15)+15; document.write('15-30之间随机小数'+re2+...' '); //取随机整数 x-y之间随机整数 Math.floor(Math.random()*(y-x+1)+x) re3=Math.floor(Math.random()...*(50-20+1)+20) document.write('20-50之间随机整数'+re3+' ');
随机变量 Random Variables 如果一个变量的值存在一个与之相关联的概率分布，则称该变量为“随机变量（Random Variable）”。...分布函数完整地描述了随机变量的统计规律性，如果我们已知随机变量X的分布函数F(X)，就知道X落在任一区间的概率。...所以，连续型随机变量的概率密度函数是其分布函数的导数，即： ?...，最重要的一种随机变量是具有钟形概率分布的随机变量。...这种随机变量被称之为正态随机变量，对应的概率分布则被称之为正态分布(Normal Distribution)。
1 <!DOCTYPE html> 2 <html> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 ...
随机变量的函数 在前面的文章中，我先将概率值分配给各个事件，得到事件的概率分布。 通过事件与随机变量的映射，让事件“数值化”，事件的概率值转移到随机变量上，获得随机变量的概率分布。...我们使用随机变量的函数，来定制新的随机变量。随机变量的函数是从旧有的随机变量到一个新随机变量的映射。通过函数的映射功能，原有随机变量对应新的随机变量。...通过原有随机变量的概率分布，我们可以获知新随机变量的概率分布。事件，随机变量，随机变量函数的关系如下: ? 一个简单的例子是掷硬币。出现正面的话，我赢1个筹码，负面的话，我输1个筹码。...我们可以构成一个新的随机变量[$Y = X_1 + X_2$]，即两次赢得的筹码的总和。 获得新概率分布的基本方法 一个核心问题是，如何通过X的概率分布，来获得[$Y=g(X)$]的概率分布。...基本的思路是，如果我们想知道Y取某个值y的概率，可以找到对应的X值x的概率。这两个概率相等。 因此，我们使用如下方法来获得Y的概率。
随机变量的函数 在前面的文章中，我先将概率值分配给各个事件，得到事件的概率分布。 通过事件与随机变量的映射，让事件“数值化”，事件的概率值转移到随机变量上，获得随机变量的概率分布。...我们使用随机变量的函数，来定制新的随机变量。随机变量的函数是从旧有的随机变量到一个新随机变量的映射。通过函数的映射功能，原有随机变量对应新的随机变量。...通过原有随机变量的概率分布，我们可以获知新随机变量的概率分布。事件，随机变量，随机变量函数的关系如下: ? 一个简单的例子是掷硬币。出现正面的话，我赢1个筹码，负面的话，我输1个筹码。...我们可以构成一个新的随机变量Y = X_1 + X_2，即两次赢得的筹码的总和。 获得新概率分布的基本方法 image.png 绘制密度函数 ?...，我们可以利用已知随机变量，创建新的随机变量，并获得其分布。
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