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大转盘.jpg 选择漂浮物.jpg <!...var turnplate = { restaraunts: [], //大转盘奖品名称 colors: [], //大转盘奖品区块对应背景颜色...outsideRadius: 192, //大转盘外圆的半径 textRadius: 155, //大转盘奖品位置距离圆心的距离...turnplate.restaraunts[item - 1]); }); }); function rnd(n, m) { n = 1;//最小随机数 m = 100;//最大随机数（概率范围最大值...） //最大数数不超过最大随机数 var ransluck = [50, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100];//概率为比自己小的第一个数之间的差
抽奖的核心在于随机性以及概率性，咱们总不能随便抽抽都能抽到一等奖吧？所以我们需要在表中设置每个奖项的概率性。如下所示： 在我们抽奖的时候需要根据概率划分处相关区间。...我们可以通过Debug的方式来查看一下具体怎么划分的： 奖项的概率越大，区间越大；大家看到的顺序是不同的，由于我们在上面通过Collections.shuffle(lotteryItems);将集合打乱了
本文通过具体的实例向大家介绍了PHP语言实现大转盘抽奖算法，希望对大家学习PHP抽奖有所帮助。 流程： 1.拼装奖项数组； 2.计算概率； 3.返回中奖情况。...代码如下：中奖概率 ' v ' 可以在后台设置，传到此方法中，注意传整数 function get_gift(){ //拼装奖项数组 // 奖项id，奖品，概率...} $rid = $this->get_rand($arr); //根据概率获取奖项id $res['yes'] = $prize_arr...function get_rand($proArr) { $result = ''; //概率数组的总概率精度 $proSum = array_sum...($proArr); // var_dump($proSum); //概率数组循环 foreach ($proArr as $key => $proCur
问题描述 在抽奖的应用或小程序中，大多会采用一种常见的大转盘抽奖方式，这种方式能直观展现出这个抽奖活动的形式和内容，且能直接吸引人参与。那么这个功能是如何实现的呢？ 效果图： ?...解决方案 （1）首先要实现这个大转盘的样式设计，通过canvas画布和animation动画来实现。（这两个api的用法小编在前面的实战文章有过讲解，感兴趣可以去看一看。）
： 活动特征：幸运大转盘不需要多场次。...第四要素：中奖概率 抽奖自然离不开奖品的中奖概率的设置。关于中奖概率我们支持如下灵活的配置： 1. 手动设置奖品中奖概率 2....活动描述 2019双十二大促全端整点红包雨活动 手动设置奖品概率 是 场次 奖品类型 具体奖品 奖品数量 中奖概率 10:00:00 ~ 10:01:00 优惠券 2元优惠券 2000 50% -...100%，否则剩余部分默认添加为空奖的中奖概率。...以双十二幸运大转盘为例： 场次 奖品类型 具体奖品 奖品数量 中奖概率 投奖时间(默认提前5分钟投奖) 投奖数量 00:00:00 ~23:59:59 优惠券 2元优惠券 2000 50% - - -
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。
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。
核心算法： /** * 根据Math.random()产生一个double型的随机数，判断每个奖品出现的概率 * @param prizes * @return random...分析：如上图，为了便于计算和理解，设置每种奖品的权重分别为1，2，3，4，所以被抽到的概率分别为0.1，0.2，0.3，0.4（本次活动中奖概率为100%）。 ...prizes.add(p4); System.out.println("抽奖开始"); for (i = 0; i < 10000; i++)// 打印100个测试概率的准确性...如果需要设置中奖率不为100%，可以添加一个“伪奖品”，并为其设置权重，那么抽到这个“伪奖品”的概率就是不中奖的概率。 ...然而从活动上线到活动结束，并没有出现bug~~在此感谢产品部、测试部和研发部所有同事在上线前轰炸式的测试~~ 【 转载请注明出处——胡玉洋《【项目实战】——Java中根据奖品权重实现抽奖（砸金蛋、大转盘等
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。
之前的项目有一个幸运大转盘的功能，在网上找了很久，都没有合适的方法。 ? ? 这是效果图，实现目标：十二星座的图片可点击切换选中效果，根据选择不同的星座，实现不同的 方法。
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
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。
，这里相对上面的逻辑来说可能比较复杂一点，但是我的这个也是比较简单版本的，我的思路是分为以下几步： 获取总概率区间 获取 0-总概率区间的一个随随机整数 如果在当前的概率范围内,得到的就是当前概率 否则减去当前的概率范围...}, { probability: 10, name: '随机矿石', }, { probability: 50, name: 'Switch', }, ]// 对应各个奖项的概率...goods.map(item => item.probability) }) function winPrize(arr) { let sum = eval(arr.join("+")); // 获取总概率区间...for (let i = 0; i < arr.length; i++) { let random = parseInt(Math.random() * sum); // 获取 0-总概率区间的一个随随机整数...if (random < arr[i]) { return i; //如果在当前的概率范围内,得到的就是当前概率 } else { sum -= arr[i]; //否则减去当前的概率范围
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) !}
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