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概率加法之三个臭皮匠顶个诸葛亮
假设诸葛亮做成功一件事的概率是95%，一个臭皮匠成功概率为70%，那么三个臭皮匠一起做，成功概率为多少？ 概率加法公式 一、两个事件的概率加法公式 设A、B为任意两个事件，则A和B的事件概率可通过以下公式计算： P ( A ∪ B ) = P ( A ) + P ( B ) − P ( A B ) … … ( 1 ) 二、三个似然函数
from：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9295455.html 在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件不是题解 合集
1480E 题目给了一个"32",似乎是在疯狂暗示二进制构造 考虑把所有点从1到n一字排开，1和n必须选，2~n-1选不选都行 胡乱编一下就能过。 1217F 假装强制在线但并不是。 考虑线段树分治就行了，当前点进行什么操作看lastans就行。 1530F 21*21的方阵，每个位置有一个概率是1，求凑出来b1530 bingo 不是题解
*2600的死活卡住出不来，想啊，很想啊（指remake 21*21的方阵，每个位置有一个概率是1，求凑出来bingo的概率 这种题目先考虑容斥，那就是1-凑不出bingo的概率。 直接做是2^44的，我做牛魔酬宾。 如果要做，就必须意识到行和列是两个不一样的东西。 那试着枚举行，算凑不出bingo的概率 把行切开，然后2概率生成函数
由于某种程度上有点闲着没事干所以看了看硬币游戏这个题然后感觉应该学习一下概率生成函数于是就看了看几个题然后似乎发现了什么不得了的科技所以我觉得应该写篇博客总结一下（没错我就不加标点） 首先生成函数的定义不再赘述（其实是不想写） 对了前置知识：同济大学出版社 高等数学 上册概率统计A 知识总结
（搬运自 作业部落 ，不知道为啥到博客园上公式渲染全乱了） 前五章 概率论部分 概率 事件的交并差（跟集合运算差不多），条件概率 $P\left( AB \right) =P\left( A \right) P\left( B\mid A \right) $ ，相互独立 \(P(AB)=P(A)P(B)\) 。 "n次抽取，放回与不放回"问题：不论放回与否，第 n 次抽中红球机器学习：概率图模型
1、基本概念 概率图模型（probabilistic graphical model）是一类用图结构来表达各属性之间相关关系的概率模型， 一般而言：图中的一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边则表示变量间的相关关系，从而形成了一张“变量关系图”。 概率图模型分为贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫泊松分布和指数分布：10分钟教程
一、泊松分布 日常生活中，大量事件是有固定频率的。 某医院平均每小时出生3个婴儿 某公司平均每10分钟接到1个电话 某超市平均每天销售4包xx牌奶粉 某网站平均每分钟有2次访问 它们的特点就是，我们可以预估这些事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿AT4740 题解
题目传送门 小学生又双叒叕来写题解啦！ 这是一个关于概率的模拟问题。 游戏分两步，我们先看第一步。 投色子，显然，投中一个 \([1, n]\) 的数，概率是 \(\dfrac{1}{n}\) 没错吧。 那么，我们重点思考第二步。 想获胜的唯一办法是：一直抛到正面，直到分数大于等于 \(k\) 了。 这就好办了，循环枚矩形粉刷(期望）
题面 题目描述 为了庆祝新的一年到来，小M决定要粉刷一个大木板。大木板实际上是一个W*H的方阵。小M得到了一个神奇的工具，这个工具只需要指定方阵中两个格子，就可以把这两格子为对角的，平行于木板边界的一个子矩形全部刷好。小M乐坏了，于是开始胡乱地使用这个工具。假设小M每次选的概率期望
蚊子（A4） 作为一只明媚的兔子，要会叠被子，又得会打蚊子… 兔子住在兔子洞里。兔子洞可以看成是一棵无根树，有n个洞穴，有n-1条通道连接着n个洞穴。 每天晚上，兔子会在1号洞穴里缩成一团，睡一觉。同时，蚊子大军出动，去欺负兔子。 因为蚊子人多势众，所以它们分兵m*(m-1)路。m是整个兔子洞中只Constructive Proof of Lovasz Local Lemma
LLL 证明 Lovasz-Local lemma: 有一堆事件，每个事件有标号 \(X_i\)。如果对任意 \(i\), 记 \(V_i\) 满足： \(i\) 与除 \(V_i\) 外事件完全独立，且 \(P(A_i) \le X_i \prod_{j\in V_i} (1-x_j)\), 则有至少 \(\prod (1-X_i)\) 的概率所有事件均不发生。 证明：对每个集合 \(A\) 和 \(a\nNC23413 小A买彩票
题目链接 题目 题目描述 小A最近开始沉迷买彩票，并且希望能够通过买彩票发家致富。已知购买一张彩票需要3元，而彩票中奖的金额分别为1,2,3,4元，并且比较独特的是这个彩票中奖的各种金额都是等可能的。现在小A连续购买了n张彩票，他希望你能够告诉他至少能够不亏本的概率是多少。 输入描OI loves Math（一）——期望值
欢迎来到 OI loves Math 专栏！ 本篇是第一篇。本专栏会不定期更新。谢谢大家！ 期望值是什么 有一个标准的骰子（1、2、3、4、5、6），现在掷它 10000 次，问在所有出现的情况里，掷出的点数和平均是多少。 在概率论和统计学中，期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是指在一个概率论与数理统计
概率论与数理统计 主标题 # 章节标题 ## 目录标题 ### 小节标题 #### 第一章 概率论的基础概念 5. 条件概率 (一) 条件概率 解释：所考虑的是事件A已经发生的条件下事件B发生的概率 定义：设A,B是两个事件，且P(A) > 0 , 称 P(B|A) = P(AB) / P(A) 为在事件A发生的条件Vjudge 20220421练习10 B Joyful HDU - 5245
written on 2022-04-22 题目描述： 有一个含有M*N个格子的矩形，每次随机两个点(x1,y1)(x2,y2)，把这两个点构成的子矩阵内的格子都染色。随机染K次，求最后被染色格子的期望个数。 期望题，拿到题目后，因为是求被染色的格子的期望个数，那么这个期望显然就是每个格子被染色的概率乘以 \(1\) 然LOJ #2304. 「NOI2017」泳池
题目叙述 \(1001\times n\) 的网格图，每个格子有 \(p\) 的概率是不危险的。求最大的不危险的格子组成的底边与整个网格底边重合的最大长方形面积恰好为 \(k\) 的概率是多少。 题解 先差分一步，改成求最大值 \(\le k\) 的概率。 有一种想法是从左往右 dp ，但很快发现我们需要维护一个高尔顿钉板的统计意义—R实现
提到高尔顿，人们总是把他和钉板实验联系在一起，偶尔也会有人提及他是达尔文的表弟。实际上，作为维多利亚时代的人类学家、统计学家、心理学家和遗传学家，同时又是热带探险家、地理学家、发明家、气象学家，高尔顿简直就是一位集大成者。高尔顿钉板是一个关于概率的模型，小球每次下落，将随时势造英雄，还是英雄造时势？
时势造英雄，还是英雄造时势？这是中学时一个辩论会的辩题。不用说当时也没辩出什么，就是后来也没理出个所以然。 有人说为什么茫茫宇宙，偏偏是地球中出现生命，这样的概率是多少？但是却没想到宇宙中出现生命的概率是多大。再举个例子，有一次公司大会上，CEO让大家两两做石头剪刀布，输的人淘汰，紫书学习 10.数学概念与方法--离散概率基础
古典概型及其应用 古典概型满足有限性和等可能性，常见的模型是抛硬币。 不求同年同月同日生 有n个人，求至少有两个人生日相同的概率。 每个人的生日有365种可能，因此样本的容量是\(365^n\)。 可以想到暴力的统计方法，恰好两人生日相同、恰好3人....恰好n人生日相同，相加即可，这样比较麻遗传算法（GA）的基本原理
构成要素 1.种群和种群大小 种群是由染色体构成的。每个个体就是一个染色体，每个染色体对应着问题的一个解。 种群大小或种群规模：Population Size , Pop-Size , NP 2.编码方法--二进制编码 3.遗传算子 (1)交叉 单切点交叉 双切点交叉 并不是所有的被选中的父代都要进行交叉操作，要【机器学习：贝叶斯算法】
references: https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail-v.php?bgid=1&gid=1&nid=563 使用贝叶斯算法进行分类 1 基本解读 引例：银行对高危用户的识别，我们以伯努利分布的方式来记录银行高危用户，伯努利分布呢就是二项分布，如果用户是高危用户，我们将其标记为1，如果用户不是高危用户，我们将NOI 2022 复习
本文总结立足点： 针对近年 CNOI 趋势总结、分析 NOI2022 题目趋势。 对于各种算法 / trick 列出对应题目，并予以简短、直观的总结（我始终坚信，所有的算法到“忘不了、熟练使用的程度，一定能概括为几句话。”），以及尝试预测考察概率。事实上套路与思维的界限很难描述，在较多的题目中出2017沈阳站 M (概率)
https://vjudge.net/problem/HDU-6229 题意： N* N的网格，有k个障碍，格子编号从(0,0)到(n-1, n-1), G7人从00开始每一步等概率的走到相邻可走的格子，求在(x,y)格，x+y>=n -1的概率 思路： 题意中有个隐含条件，就是最后在某个格子上的概率是在无限时间后的 G7人从之前一个格子走到现在的格子机器学习：贝叶斯分类器
1、 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论(Bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法,对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情形下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 决策论中将“期望损失”称为“风险” (risk). 我们的任务就是寻