接着上节继续学习,在本节中,我们将使用Python来生成随机漫步数据,再使用matplotlib以引人瞩目的方式将这些数据呈现出来。随机漫步是这样行走得到的路径:每次行走都完全是随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的。你可以这样认为,随机漫步就是蚂蚁在晕头转向的情况下,每次都沿随机的方向前行所经过的路径。 一 随机漫步 1 创建RandomWalk()类 为模拟随机漫步,我们将创建一个名为RandomWalk的类,它随机地选择前进方向。这个类需要三个属性,其中一个是存储随机漫步次数的变量,其他
将36个球放入标有 1,2,...,12 这 12个号码的 12 个盒子中,然后掷两枚质地均匀的骰子,掷得的点数之和是几,就从几号盒子中摸出一个球。为了尽快将球模完,你觉得应该怎样放球?
项目链接:https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
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:
如果你使用的是Python 2.7,别忘了将Ø处的input()替换为raw_input()。
2、找到Project:untitled打开Projiect lnterpreter右上方的+号
骰子游戏: #!/usr/bin/env python3.5 //指定python的版本 #File: dice.py import random //导入随机库 for i in range(1,6): //range表示范围,从1开始不包括6,依次执行5次 random1 = random.randint(1,6) random2 = random.randint(1,6) //重复一次,总共做两次这个操作 tota
DateTime模块以Python编程语言预先安装,因此您可以轻松地将其引入程序中。可以使用pip命令轻松安装playsound库。点安装playsound。希望您能够将其安装在系统中,现在让我们看看如何编写程序以使用Python创建闹钟警报。在编写程序之前,您应该知道您还需要一个警报音,在警报时会响起。
在本章中,你将了解所有这些以及更多。然后,您将完成两个不同的编程项目:一个存储多个文本字符串的简单剪贴板和一个自动完成格式化文本片段的枯燥工作的程序。
Pygal让这个图表具有交互性:如果你将鼠标指向该图表中的任何条形,将看到与之 相关联的数据。在同一个图表中绘制多个数据集时,这项功能显得特别有用。
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
概率 概率论研究随机事件。它源于赌徒的研究。赌博中有许多随机事件,比如投掷一个骰子,是否只凭运气呢? 赌徒逐渐发现随机事件的规律。投掷两个骰子是常见的赌博游戏。如果重复很多次,那么总数为2的次数会比总数7的次数少。这就是赌徒把握到的规律:尽管我无法预知事件的具体结果,但我可以了解每种结果出现的可能性。这是概率论的核心。 “概率”到底是什么?这在数学上还有争议。“频率派”认为概率是重复尝试多次,某种结果出现的次数在尝试的总次数的比例。“贝叶斯派”认为概率是主观信念的强弱。幸好,这些争议并不影响我们在日常生活中
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?
咱们继续来聊聊伯克利的CS61A,这次分享的是这门课的第一个project。虽然说是project,但其实代码量不大。难度也不高,需要了解一点Python的基础语法和基本的函数式编程的思想。如果对于函数式编程还不太熟悉的,可以去历史记录里回看一下上一篇文章。
Many processes in nature involve randomness in one form or another. 自然界中的许多过程都以这样或那样的形式涉及随机性。 Whether we investigate the motions of microscopic molecules or study the popularity of electoral candidates,we see randomness, or at least apparent randomness, almost everywhere. 无论我们研究微观分子的运动,还是研究候选人的受欢迎程度,我们几乎处处都能看到随机性,或者至少是明显的随机性。 In addition to phenomena that are genuinely random,we often use randomness when modeling complicated systems 除了真正随机的现象外,我们在建模复杂系统时经常使用随机性 to abstract away those aspects of the phenomenon for which we do not have useful simple models. 将我们没有有用的简单模型的现象的那些方面抽象出来。 In other words, we try to model those parts of a process that we can explain in relatively simple terms,and we assume, true or not, that the rest is noise. 换句话说,我们试图对过程中那些我们可以用相对简单的术语解释的部分进行建模,并且我们假设,不管是真是假,其余部分都是噪音。 To put this differently, we model what we can,and whatever it happens to be left out, we attribute to randomness. 换一种说法,我们对我们能做的事情进行建模,不管发生什么,我们都将其归因于随机性。 These are just some of the reasons why it’s important to understand how to simulate random numbers and random processes using Python. 这些只是理解如何使用Python模拟随机数和随机进程很重要的一些原因。 We have already seen the random module. 我们已经看到了随机模块。 We will be using that to simulate simple random processes,but we’ll also take a look at some other tools the Python has to generate random numbers. 我们将使用它来模拟简单的随机过程,但我们还将看看Python生成随机数的其他一些工具。 Let’s see how we can use the random choice function to carry out perhaps the simplest random process – the flip of a single coin. 让我们看看如何使用随机选择函数来执行可能是最简单的随机过程——抛一枚硬币。 I’m first going to import the random library. 我首先要导入随机库。 So I type import random. 所以我输入import random。 Then we’ll use the random choice function. 然后我们将使用随机选择函数。 We first need parentheses. 我们首先需要括号。 And in this case, we need some type of a sequence, here a list,to contain the elements of the sequence. 在这种情况下,我们需要某种类型的序列,这里是一个列表,来包含序列的元素。 I’m going to go with two strings, H for heads and T for tails. 我要用两根弦,H代表正面,T代表反面。 If I now run this code, Python will pick one of the
动态规划。令 dp[n][6*n],其中 dp[i][j] 表示前 i 个骰子产生点数 j 的次数。则 dp[-1][1...6*n] 就是每一种点数的次数。点数的总次数为 6^n,然后再求概率即可。状态转移方程很好找:dp[i][j] += dp[i-1][j-k],其中 k 为点数 1~6。时间复杂度为 O(n*(6*n)*6),空间复杂度为 O(n*(6*n))。
本文译自Wolfram博客:https://blog.wolfram.com/2017/11/20/how-to-win-at-risk-exact-probabilities/
不过我们在使用它时有个约束,就是使得投掷骰子时,连续 掷出数字 i 的次数不能超过 rollMax[i](i 从 1 开始编号)。
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。
在统计学中为了观察数据的离散程度,我们需要用到标准差,方差等计算。我们现在拥有以下两组数据,代表着两组同学们的成绩,现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。方差是中学就学过的知识,可能有的同学忘记了 ,一起来回顾下。 A组 = [50,60,40,30,70,50] B组 = [40,30,40,40,100] 为了便于理解,我们可以先使用平均数来看,它们的平均数都是50,无法比较出他们的离散程度的差异。针对这样的情况,我们可以先把分数减去平均分进行平方运算后,再取平均值。
https://www.bilibili.com/video/BV1GT4y1S7ms
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
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
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?
当结果是一个不确定但可重复的过程的结果时,概率总是可以通过简单地观察多次过程的重复并计算每个事件发生的频率来衡量。这些频率概率可以很好地陈述客观现实。如
数据不能以我们期望的方式说服他人——在现实世界中,这种情况相当普遍。任何在节假日聚餐时与亲朋好友“争论”过的人都可能注意到了,通常情况下你给出的相反数据越多,他们似乎就越相信自己的先验信念。
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:
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。
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。
今天给大家带来一个非常好玩的项目,带有 54 颗 LED、陀螺仪,支持 WiFi 控制的可编程骰子。
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。
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
打算将它们封装成模块,找素材时,github发现一个纯python做的镶嵌画的工具,没有用任何机器学习的代码。(看时间很早就有了,发现的有点晚)
【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
自己创建这个程序的一个有用的方法是首先在你的编辑器中“画”几个大小的钻石,然后随着钻石变大,找出它们遵循的模式。这项技术将帮助您认识到菱形轮廓的每一行都有四个部分:前导空格数、外部正斜杠、内部空格数和外部反斜杠。实心钻石有几个内部正斜线和反斜线,而不是内部空间。破解这个模式就是我写diamonds.py的方法。
lda模型是一个词袋模型,它认为一个文档由一组关键的词构成,这些词之间没有先后顺序,一篇文档可以有很多个主题,文档中的每个词都来自于这些主题中的其中一个。它是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。
GPT-4o 和 Claude 3.5 是时下最热门的大模型,已经有相当多的文章介绍二者差异,不过因为维度不一致、形成的结论是“公说公有理、婆说婆也有理”。
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。
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。
Excel表的格子很多,为了避免把某行的数据和相邻行混淆,可以采用隔行变色的样式。 小明设计的样式为:第1行蓝色,第2行白色,第3行蓝色,第4行白色,.... 现在小明想知道,从第21行到第50行一共包含了多少个蓝色的行。
题目描述 如图1所示。图中的所有小方格面积都是1。 那么,图中的三角形面积应该是多少呢? 请填写三角形的面积。不要填写任何多余内容或说明性文字。
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。
状态压缩+DP 1972的增强版 题目链接:http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2596 题意是给出小于10个的骰子,要求竖着叠成一条,而且每两个
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
一、前言 可视化包Pygal可生成能缩放的矢量图像。对于需要在不同分辨率的屏幕显示图表很有用,它们可以根据屏幕大小进行缩放。
当你掷出两个六面骰子时,有 17%的机会掷出 7。这比掷出 2 的几率好得多:只有 3%。这是因为只有一种掷骰子的组合给你 2(当两个骰子都掷出 1 时发生的组合),但许多组合加起来是 7:1 和 6,2 和 5,3 和 4,等等。
卷积这个概念,很早以前就学过,但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义,给出很多性质,也会用实例和图形进行解释,但究竟为什么要这么设计,这么计算,背后的意义是什么,往往语焉不详。作为一个学物理出身的人,一个公式倘若倘若给不出结合实际的直观的通俗的解释(也就是背后的“物理”意义),就觉得少了点什么,觉得不是真的懂了。
作者:palet https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/637156871
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