在概率论和统计学中，二项分布（Binomial distribution）是简单但十分重要的基础概率分布，本文介绍相关内容。...简介 在概率论和统计学中，二项分布（英语：Binomial distribution）是 n 个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为 p。...概率质量函数 次试验中正好得到k次成功的概率由概率质量函数给出： f(k, n, p)=\operatorname{Pr}(X=k)=\left(\begin{array}{l}n \ k\end{...试验有两个可能的结果：1 和 0，前者发生的概率为 p，后者的概率为 1-p 。该试验的期望值等于 \mu=1 \cdot p+0 \cdot(1-p)=p 。 次独立的伯努利试验的和。...它的方差 : \sigma_{n}{2}=\sum_{k=1}{n} \sigma^{2}=n p(1-p) 分布 概率质量函数 累积分布函数 参考资料 https://zh.wikipedia.org
作者| 王强、丁晓昀 策划 | 褚杏娟 4 月 18 日，Node.js 在官方博客发布了 Node.js 20 版本。...Node.js 20 对运行时的基本部分做了许多改进，包括 URL、fetch() 和 EventTarget。...在 Node.js 20 中，构建单个可执行应用现在需要从 JSON 配置中注入由 Node.js 准备的 blob，而不是注入原始 JS 文件。...使用 Node.js 20 测试你的应用程序和模块，可以帮助确保你的项目在未来与最新的 Node.js 更改和特性保持兼容。...还需要注意的是，Node.js 14 将于 2023 年 4 月结束其生命周期，建议升级到 Node.js 18（LTS）或 Node.js 20（即将成为 LTS）。
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...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。
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Do...
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。
复制代码 使用： downloadFile('/api/download', {id}, '文件名') 复制代码 17、时间操作 关于时间操作，没必要自己再写一大串代码了，强烈推荐使用 day.js...[2] Day.js 是一个仅 2kb 大小的轻量级 JavaScript 时间日期处理库，下载、解析和执行的JavaScript更少，为代码留下更多的时间。...name: '花姐' }, { id: 7, name: '小梅' } ] fuzzyQuery(list, '树', 'name') // [{id: 1, name: '树哥'}] 复制代码 20
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。...A占地20%，B占地30%，C占地50%。三个公司规划的绿地占比不同：A土地中40%规划为绿地，B土地中的30%规划为绿地，C土地中的10%规划为绿地。我想选择绿地最大的一个小区，应该选择哪一个呢？...因此，在接受治疗的条件下，康复的概率变成[$ 300/500 = 0.6$]。这个概率值高于总体的康复概率。...我们在B样本空间中寻找A发生的概率。从上面的图中看，就是[$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。...假设家庭收入分为高(H)，中(M)，低(L)三类，高收入家庭占20%，中等收入家庭占65%，低收入家庭占15%。
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
本文希望通过20个简单的例子让没用过Q.js的同学快速掌握其基本用法 1....新建实例 html代码： js代码： var q = new Q({ el: "#demo", data: {...msg: 'this is a demo' } }) try Q.js是一个mvvm框架，可以通过构造函数Q new 一个viewModel的实例，其传入的参数el即要绑定的view，可以是selector...Tips: 注意比较旧的版本可能不支持这些用法 20....一个完整的例子凑够20个 html <input type="
本文作者：IMWeb 邝伟科 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 本文希望通过20个简单的例子让没用过Q.js的同学快速掌握其基本用法 1....新建实例 html代码： js代码： var q = new Q({ el: "#demo", data: {...q-text, q-value html: js...Tips: 注意比较旧的版本可能不支持这些用法 20....一个完整的例子凑够20个 html <input type=
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。）...使用sklearn自动生成二分类数据集，划分训练集、验证集和测试集 X, y = datasets.make_classification(n_samples=9600, n_features=20,...2020) X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape, y_test.shape, \ X_val.shape, y_val.shape ((5600, 20...), (5600,), (1600, 20), (1600,), (2400, 20), (2400,)) 对不同的分类器，画出可靠性曲线 # Create classifiers lr = LogisticRegression...，使得模型输出的概率能够近似代表实际样本为正的概率？
vue-cli 快速创建工程，工程化项目目录 image.png image.png image.png image.png image.png npm uni...
给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串 s ，判断字符串是否有效。
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？...4、贝叶斯公式 1.与全概率公式解决的问题相反，贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因（即大事件A已经发生的条件下，分割中的小事件Bi的概率），设B1,B2,…是样本空间Ω的一个划分...；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。
遵循严格模式："use strict"; 将 js 脚本放在页面底部，加快渲染页面 将 js 脚本将脚本成组打包，减少请求 使用非阻塞方式下载 js 脚本 尽量使用局部变量来保存全局变量 尽量减少使用闭包...eval 的功能是把对应的字符串解析成 JS 代码并运行 应该避免使用 eval，不安全，非常耗性能（先解析成 js 语句，再执行） 由 JSON 字符串转换为 JSON 对象的时候可以用 eval('...defer 和 async、动态创建 DOM 方式（用得最多）、按需异步载入 js defer 和 async defer 并行加载 js 文件，会按照页面上 script 标签的顺序执行 async...缺点: 现在网站的 JS 都会进行压缩，一些文件用了严格模式，而另一些没有。...异步加载 JS 的方式有哪些？
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