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AtCoder Grand Contest 013&014
013D Piling Up 题目描述 点此看题 解法 还是把一开始的球确定了好 \(dp\)，否则写出来的 \(dp\) 奇奇怪怪还不好优化。 枚举初始时有 \(x\) 个白球 \(n-x\) 个黑球，注意每一轮之后球数都是 \(n\)，可以设 \(dp[i][j]\) 表示前 \(i\) 轮过后有 \(j\) 个白球对应序列方案数，我们考虑这一条件概率、乘法公式
条件概率 P(A)无条件概率 --> 样本空间为全集 P(A|B)条件概率 --> 样本空间为B 换言之条件概率就是用B来缩小样本空间的大小，在新的样本空间上讨论事件A发生的概率 \[①P(A|B)=N_{AB}/N_B\\②P(A|B)=N_{AB}/N_B=(N_{AB}/N)/(N_B/N)=P(AB)/P(B) \]由此可得 \[③P(AB)=P(B)P(A|B)\\④5、极大似然估计
极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！ 换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。 极大似然估计中采样需满足一个重要的假设，就是所有的采样都是独立同分布cf1607 G. Banquet Preparations 1（贪心）
https://codeforces.com/contest/1607/problem/G 题意： 给定数组a[],b[]和整数m。每个盘子里有ai个白球和bi个黑球。现要从每个盘子里拿走m个球，使得剩下的所有白球的和与所有黑球的和的差的绝对值最小。题目保证每个盘子里的球数不少于m 思路： 假设从每个盘子里拿 \(x_i\) 个白球和AT2370-[AGC013D]Piling Up【dp】
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/AT2370 题目大意 有\(n\)个黑白球，但是具体颜色个数不确定，进行\(m\)次操作：拿出一个球然后放入黑白球各一个，再拿出一个球。 求最后颜色序列的种类数。 \(1\leq n,m\leq 3000\) 解题思路 如果开始的颜色确定那么有个很显然的\(dp\)统计学基础--数据基础
文章目录 统计学与概率论间的关系标准差除法的双重含义频数分布表代表值四分位数变量与数据关于置信区间 统计学与概率论间的关系 概率论研究的是一个白箱子，你知道这个箱子的构造（里面有几个红球、几个白球，也就是所谓的分布函数），然后计算下一个摸出来的球是红球的概率。概率题之黑白球问题
问题 题目：有一个桶，里面有白球、黑球各100个，人们必须按照以下的规则把球取出来： 1、每次从桶里面拿出来两个球； 2、如果是两个同色的球，就再放入一个黑球； 3、如果是两个异色的球，就再放入一个白球； 问：最后桶里面只剩下一个黑球的概率是多少？ 思路 我开始遇到这道题时是懵逼的，因为用Raptor实践参考：三色球问题
返回->课程主页 2-6 三色球问题 若一个口袋中放有12个球，其中有3个红的，3个白的和6个黒的，问从中任取8个共有多少种不同的颜色搭配？提示：设任取的红球个数为i，白球个数为j，则黒球个数为8-i-j，根据题意红球和白球个数的取值范围是0~3，在红球和白球个数确定的条件下，黒球个数取值应为8-Raptor实践2——控制结构
返回->课程主页 用Raptor编写程序，完成下面的任务 2-1 大或小 从键盘输入任意整数N，当N小于或等于0时显示“low!”，否则显示“high!” 参考解答 2-2 选择求值 编程序，计算下面函数的值并输出（x取整型即可） 参考解答 2-3 分段函数求值 从键盘输入x的值，根据下面的公4.5 桶中取黑白球
4.5 桶中取黑白球 基本问题： 有一个桶 里面有白球和黑球各100个，你必须按照以下规则将球取出来 1 每次从桶中拿出来两个球 2 如果是两个同颜色的球，就在放入一颗黑球 3 如果是两个异色的球，就在放入一个白球 问：最后桶里面只剩下一个黑球的概率是多少？ 解法 解法1:数学分析 解法2:位对于台球的理解
单次击球动作流程剖析 寻找合适的球 无论进攻或者防守都需要确定目标球行进路线 确定击球线 预估撞球后白球行进路线，即走位 注意两点：旋转，力度 旋转由打点控制，力度由距离控制 其次吃库后反射角由旋转和力度控制 整体效果由延伸和AK距离控制 大角度球利用假想点瞄准 确定走位K球概率论与数理统计 习题四 题目及答案
1.设盒中有5个球,其中2个白球, 3个黑球,从中随意抽取3个球.记X为抽取到的白球数,求E ( X ).条件概率，联合概率，边缘概率及独立事件，古典概型
深入学习机器学习、分布式算法才发现概率与统计，线代都很重要，下面我简单串一下如题目所示的知识 第一步： P(A|B)是在条件B发生的情况下A发生的概率，P(AB)是条件A与B同时发生的概率。 关于条件概率、联合概率的例子我在最后一步骤举出，如独立事件和古典概型都懂，则请跳至最后一步