作者:纪宏、袁卫 纪宏:现任首都经济贸易大学统计学系主任、教授、统计学和数量经济学博士生导师。袁卫:中国人民大学调查与数据中心主任,统计学院教授,博士生导师(摘自百度百科) 开篇不谈《红楼梦》,读尽诗书也枉然,曹公若懂概率论,不让马尔可夫链。 ——国际红学大会未入选论文 俄国著名数学家马尔可夫(1865-1922),在对俄语字母序列的研究中,提出了马尔可夫随机过程,后来扩展成统计学的一个分支,对现代统计学的发展产生了深刻影响。语言结构中所蕴藏着的统计规律,成了马尔可夫创造性思想的源泉。作为人类语言和文学发
上个周末,我们几个人,从周五晚上到周日晚上,鏖战了48h,游戏策划、游戏美术、游戏开发全都从0开始!创造了一款全新玩法的游戏,并参加了一个比赛GMTK Game Jam 2022,现在比赛已结束,参赛作品有6217个。
导读:排列组合是我们在这本书中接触到的第一个概率论概念,也是我们在高中学过的一个概率学的入门概念。概念记不清了也不要紧,我们回忆一下在中学学过的排列组合都有哪些经典问题来的。
估计也没多少人点击这个菜单,这个小程序终于达到1000 UV(独立访客)。这个小程序只有一个页面,而且是纯java script写的。
这或者是因为他们小时候的生活环境是个天然的概率训练场,或者是因为大脑本身就是一个概率机器。
项目链接:https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
单分支结构是分支结构中最简单的一种方式,单分支结构只需要判断一个条件,根据这个条件是否成立来决定是否执行一段语句。
之前和一些人做了Android比较久的人聊天发现,自己在UI上或者整个APP的开发商一直有一些短板,因此从去年开始就陆陆续续自己倒腾个app来玩,历时半年多吧,断断续续也终于做出来个小玩意,分享一下。
本文编程笔记首发 今天给大家带来一款娱乐超高的喝酒神器微信小程序源码 该款小程序还支持换筛盅皮肤哟,拥有多种皮肤看激励视频解释 流量主支持多种广告方式的收益 首页弹窗广告位 激励视频广告位 Banner广告位 视频广告位 格子广告位 另外该版本的小程序比以前的还新增加了很多玩法和模式哟 【特色功能】支持观看激励视频可以更换摇骰子的筛盅样式 【新增加】观看激励视频获取摇骰子特权(一天俩次特权) 【新增加】双人对战【新增加】占领方块 【新增加】时间刚刚好【新增加】行酒令 【新增加】眼疾
想当年大师兄刚入行的时候,领导分配的第一个任务就是做一个九宫格抽奖程序,不仅要求中奖概率还要求中奖范围,更重要的是不能有人中奖!!!当时的痛苦场景大师兄还历历在目,写的头都大了
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本文编程笔记首发 3.0简易化,去除不必要功能,美化画面、背景、骰盅等… 话不多说直接上图,预览,本源码是禁止贩卖的违背者后果自负!!! 有摇骰子、指尖、转盘、灯光、大哥、鳄鱼等… 有流量主功能 有的直接修改上传就可以了,没有的直接上传 📷 付费资源 您需要注册或登录后通过购买才能查看! 收藏 | 0点赞 | 0打赏
总第109篇 前言 在开始学习具体的贝叶斯参数前,你可以先看看:朴素贝叶斯详解 朴素贝叶斯一共有三种方法,分别是高斯朴素贝叶斯、多项式分布贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯,在介绍不同方法的具体参数前,我们先看看这三种方法有什么区别。 这三种分类方法其实就是对应三种不同的数据分布类型。 高斯分布又叫正太分布,我们把一个随机变量X服从数学期望为μ、方差为σ^2的数据分布称为正太分布,当数学期望μ=0,方差σ=1时称为标准正态分布。 正太分布概率图 伯努利分布又称“零一分布”、“两点分布”(即结果要么是0要么是1),是二
Python 的 GUI 库非常多,之所以选择 Tkinter,一是最为简单,二是自带库,不需下载安装,随时使用,跨平台兼容性非常好,三则是从需求出发的,Python 在实际应用中极少用于开发复杂的桌面应用,毕竟,Python 的各种 GUI 工具包都“一般得很”,不具备优势。
隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲。我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式。霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者。所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书卖的一样好。我会效仿这一做法,写最通俗易懂的答案。 还是用最经典的例子,掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现
本文编程笔记首发 相信玩小程序的朋友对这款小程序应该也不陌生 这是前半年很火的一款微信表情包小程序功能 之前的版本内置了表情包还有壁纸功能 这一期的版本给优化了一下UI和新增加了一些喝酒神器功能 具体新增加的喝酒神器功能有如下 轮盘 挖雷 指尖关环 酒吧灯光 手持弹幕 拆弹英雄 鳄鱼拔牙 喝酒大叔 喝酒摇骰子 等等功能 另外这个也版本的登录接口也是替换修复过的 📷 付费资源 您需要注册或登录后通过购买才能查看! 收藏 | 0点赞 | 0打赏
最近一个赌场的老板发现生意不畅,于是派出手下去赌场张望。经探子回报,有位大叔在赌场中总能赢到钱,玩得一手好骰子,几乎是战无不胜。而且每次玩骰子的时候周围都有几个保镖站在身边,让人不明就里,只能看到每次开局,骰子飞出,沉稳落地。老板根据多年的经验,推测这位不善之客使用的正是江湖失传多年的"偷换骰子大法”(编者注:偷换骰子大法,用兜里自带的骰子偷偷换掉均匀的骰子)。老板是个冷静的人,看这位大叔也不是善者,不想轻易得罪他,又不想让他坏了规矩。正愁上心头,这时候进来一位名叫HMM帅哥,告诉老板他有一个很好的解决方案
什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度。熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则;反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量。 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大。 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中,热量会传到
在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型.
昨天通俗易懂的讲解了什么是HMM,没看的点这里。那么今天就来看看,具体理论是什么以及数学上怎么计算的呢?
【导读】前不久,专知内容组为大家整理了数据科学家Jonny Brooks-Bartlett的系列博客(包括概率论引言、极大似然估计、贝叶斯参数估计等),引起不错的反响,前两天Jonny Brooks-Bartlett又退出了最新的技术博客“概率论概念解释:边缘化(Marginalisation)”。继承其系列博客的优良传统,这篇文章依然保持通俗易懂、深入浅出的风格,内容主要围绕概率论的“边缘化的概念”进行呢详细的介绍,并通过一个例子来解决一个简单的“极大似然问题”。OK!话不多说,让我们一起学习今天的内容吧
因为文章总共超过5W字,所以我分为两部分,今天这是第一部分,先自己大致了解下什么是HMM,明天将会是具体的通俗公式讲解。加油,每天进步一丢丢O.O
把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为s。输入n,打印出s的所有可能的值出现的概率。
本文译自Wolfram博客:https://blog.wolfram.com/2017/11/20/how-to-win-at-risk-exact-probabilities/
1,水仙花数 水仙花数是指一个 3 位数,它的每个位上的数字的 3次幂之和等于它本身 (例如:1^3 + 5^3+ 3^3 = 153) 代码如下: 方法一: for i in range(100,1000): # 进行for循环 num = i a = num % 10 # 取出个位数 num = num // 10 # 向下整除 b = num % 10 # 取出十位数 num = num // 10 c = num % 10 num = num
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一个寻找事物在一段时间里的变化模式的统计学方法,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析。
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务,以及常用的文本分类算法。包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归和神经网络等。还介绍了这些算法的具体实现步骤和优缺点,以及适用场景。
暴力法需要遍历所有点数组合,因此时间复杂度为 ,观察本题输入取值范围 1≤n≤11
在上一篇文章里,我们简单的概述了隐马尔科夫模型的简单定义 在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型. 在这一部分,我比较推荐阅读宗成庆老师的<自
4. 文本建模 我们日常生活中总是产生大量的文本,如果每一个文本存储为一篇文档,那每篇文档从人的观察来说就是有序的词的序列 d=(w1,w2,⋯,wn)。 📷 包含M 篇文档的语料库 统计文本建模的目的就是追问这些观察到语料库中的的词序列是如何生成的。统计学被人们描述为猜测上帝的游戏,人类产生的所有的语料文本我们都可以看成是一个伟大的上帝在天堂中抛掷骰子生成的,我们观察到的只是上帝玩这个游戏的结果 —— 词序列构成的语料,而上帝玩这个游戏的过程对我们是个黑盒子。所以在统计文本建模中,我们希
作者简介 夏琦,达观数据NLP组实习生,就读于东南大学和 Monash University,自然语言处理方向二年级研究生,师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。 本篇博文将详细讲解LDA主题模型,从最底层数学推导的角度来详细讲解,只想了解LDA的读者,可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似,PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型,本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力,可以定义一个菲波那切数列,第 f(n) = f(n-1) + f
这是一款全新升级带特效喝酒神器小游戏微信小程序源码,之前也发布过很多喝酒神器小程序都不带特效和音效的!!
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作者:Freddy Boulton 机器之心编译 参与:Pedro、思源 条件随机场是一种无向图模型,且相对于深度网络有非常多的优势,因此现在很多研究者结合条件随机场(CRF)与深度网络获得更鲁棒和可解释的模型。本文结合 PyTorch 从基本的概率定义到模型实现直观地介绍了 CRF 的基本概念,有助于读者进一步理解完整理论。 假设我们有两个相同的骰子,但是其中的一个是公平的,每个点数出现的概率相同;另一个骰子则被做了手脚,数字 6 出现的概率为 80%,而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一
原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6225073.html
等等,这种序列叫可见状态序列,但在HMM里面,还存在一个隐含状态链,比如这个状态链可能是
1.投骰子,出现点数为 6 的概率 . 投骰子,已知出现点数为偶数,出现点数为 6 的概率则是 ,这个概率即 条件概率。
从独立概率入手可能可以更好地解决问题,因为不需要单独考虑每个点数和的概率。6个骰子,每个骰子出现1、2、3、4、5、6的概率相等且独立随机的,所以总的情况有6^6 种(如果有10个骰子,那就是6^10种)。然后我们对这 6^6 种情况遍历,然后根据其点数之和丢进其点数和对应的桶里(需要6~36的31个桶)。最后,每个桶里的情况个数/6^6即其出现的概率。
【导读】专知这两天推出概率论之概念解析系列:极大似然估计和贝叶斯推断进行参数估计,大家反响热烈,数据科学家Jonny Brooks-Bartlett的系列博客深入浅出地给大家讲解了极大似然估计和贝叶斯推断的原理,把枯燥的数学公式用简单的例子给大家解释清楚,今天专知推出其系列博客引言部分——概率论之概念解析:引言。这篇主要是介绍概率一些基本的定义以及概率论的一些概念,博文内容涉及到什么是随机变量,边缘概率、联合概率和条件概率的关系。这是一篇非常不错的概率基本概念入门文章,希望对大家有所帮助。 概率论基础概念系
指示器随机变量是一种特殊的随机变量,它只有两个取值:0和1。通常用I来表示指示器随机变量,它的取值为1表示事件发生,取值为0表示事件未发生。在掷骰子的例子中,我们可以将指示器随机变量定义为:
本期编辑:Roy ● 复旦大学物理学士、计算机硕士 ● 文本挖掘、机器学习、量化投资 一、概述 1. LDA是什么? 主题模型(Topic Model) 2003年由 Blei, Ng 和 Jordan提出的一种主题模型,可以用来分析文章的主题分布。 概率生成模型(Probabilistic Generative Model) LDA模型认为一篇文章有若干个主题。 如下图所示:每一个词wi来自不同的主题zi,来自不同主题的概率不同;在每个主题zi下生成每个词的概率不同。所以一个词为wi的概率为:
最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫HMM模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者。
很久之前的LDA笔记整理,包括算法原理介绍以及简单demo实践,主要参考自July老师的<通俗理解LDA主题模型>。
大多数关于假设检验的教程都是从先验分布假设开始,列出一些定义和公式,然后直接应用它们来解决问题。然而,在本教程[1]中,我们将从第一原则中学习。这将是一个示例驱动的教程,我们从一个基本示例开始,逐步了解假设检验的内容。
假设我们有两个相同的骰子,但是其中的一个是公平的,每个点数出现的概率相同;另一个骰子则被做了手脚,数字 6 出现的概率为 80%,而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一个 15 次投掷骰子的序列,你能预测出我每次投掷用的是哪一枚骰子吗?
上一章中通过几个示例对概率进行了初步介绍,从本章开始,将系统地介绍概率的相关知识。
著名的社交新闻站Reddit,在#ProgrammerHumor#的标签下(程序员的幽默)举办了一个“最糟糕音量键设计大赛”,提交的作品简直是震!惊!UI!界!
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