首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

当A[i] != x时如何求P(Xi) =1/(k+1)的概率

当A[i] != x时,求P(Xi) = 1/(k+1)的概率,其中A为一个数组,A[i]表示数组中第i个元素,x为一个给定的值,k为数组中与x不相等的元素个数。

首先,我们需要计算数组A中与x不相等的元素个数k。可以通过遍历数组A,统计不等于x的元素个数即可。

然后,我们需要计算P(Xi) = 1/(k+1)的概率。根据题目要求,P(Xi)表示第i个元素等于x的概率,而不等于x的元素个数为k。所以,P(Xi) = 1/(k+1)。

下面是一个完善且全面的答案示例:

根据题目要求,我们需要计算当A[i] != x时,P(Xi) = 1/(k+1)的概率,其中A为一个数组,A[i]表示数组中第i个元素,x为一个给定的值,k为数组中与x不相等的元素个数。

首先,我们需要计算数组A中与x不相等的元素个数k。可以通过遍历数组A,统计不等于x的元素个数即可。假设数组A的长度为n,那么可以使用以下伪代码来计算k:

代码语言:txt
复制
k = 0
for i = 0 to n-1 do
    if A[i] != x then
        k = k + 1
    end if
end for

接下来,我们需要计算P(Xi) = 1/(k+1)的概率。根据题目要求,P(Xi)表示第i个元素等于x的概率,而不等于x的元素个数为k。所以,P(Xi) = 1/(k+1)。

最后,我们可以给出一个完整的答案:

当A[i] != x时,求P(Xi) = 1/(k+1)的概率,其中A为一个数组,A[i]表示数组中第i个元素,x为一个给定的值,k为数组中与x不相等的元素个数。

首先,我们需要计算数组A中与x不相等的元素个数k。可以通过遍历数组A,统计不等于x的元素个数即可。

然后,我们需要计算P(Xi) = 1/(k+1)的概率。根据题目要求,P(Xi)表示第i个元素等于x的概率,而不等于x的元素个数为k。所以,P(Xi) = 1/(k+1)。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云云服务器(CVM):提供弹性计算能力,满足各类业务需求。产品介绍链接
  • 腾讯云云数据库 MySQL 版:提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。产品介绍链接
  • 腾讯云对象存储(COS):提供安全、稳定、低成本的云端存储服务。产品介绍链接
  • 腾讯云人工智能(AI):提供丰富的人工智能服务和解决方案,助力业务创新。产品介绍链接
  • 腾讯云物联网(IoT):提供全面的物联网解决方案,帮助连接和管理物联设备。产品介绍链接

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 2023-12-02:用go语言,如何模立方根? x^3=a mod pp是大于等于3大质数, a是1p-1范围整数

    2023-12-02:用go语言,如何模立方根? x^3=a mod pp是大于等于3大质数, a是1p-1范围整数常数, x也是1p-1范围整数,x。...p过大,x不能从1p-1遍历。 答案2023-12-02: 灵捷3.5 大体步骤如下: 1.判断是否存在模立方根。有0,1,3个根这三种情况。 1.1.p-1和3最大公约数gcd(p-1,3)。...如果不等于1,那就是0个根。 2.Peralta算法。y。 2.1.只有0个根,直接返回。 2.2.只有1个根,a ^ ((p-1)/3) mod p就是答案。...2.3.有3个根,这个很难描述,具体见代码。 2.3.1.定义复数乘法和复数快速幂。这虽然叫复数,但跟传统意义上复数是不一样。...2.3.3.确定一个复数根,对这个复数根作复数快速幂运算,指数是(p^2+p+1)/3,最终结果就是需要根。 时间复杂度为 O((log p)^3)。 额外空间复杂度为 O(1)。

    14420

    【LDA数学八卦-2】认识BetaDirichlet分布

    对于一般情形,X(k) 分布是什么呢?那我们尝试计算一下X(k) 落在一个区间 [x,xx] 概率,也就是如下概率P(xX(k)≤xx)=?...不失一般性,我们先考虑如下一个符合上述要求事件E E={X1∈[x,xx],Xi∈[0,x)(i=2,⋯,k),Xj∈(xx,1](j=k+1,⋯,n)} ?...事件 E 则有 P(E)=∏i=1nP(Xi)=xk−1(1x−Δx)n−kΔx=xk−1(1x)n−kΔx+o(Δx) o(Δx)表示Δx高阶无穷小。...继续考虑稍微复杂一点情形,假设n 个数中有两个数落在了区间 [x,xx], E′={X1,X2∈[x,xx],Xi∈[0,x)(i=3,⋯,k),Xj∈(xx,1](j=k+1,⋯,n)}...我们可以如下构造二项分布,取随机变量 X1,X2,⋯,Xn∼iidUniform(0,1),一个成功贝努利实验就是 Xi<p,否则表示失败,于是成功概率p

    1.3K40

    机器学习常见算法面试题总结

    (y1|x),P(y2|x),P(y3|x)..P(yn|x))中最大者就是最终分类类别 而P(yi|x)=p(x|yi)*P(yi)/P(x) 因为x对于每个分类目标来说都一样,所以就是max(...(表示统计概率) 特征为连续值时候假定特征符合高斯分布:g(x,n,u) 那么p(ak|yi)=g(xk,ni,ui) Laplace校准(拉普拉斯校验) 某个类别下某个特征划分没有出现时,会有...关于这个权重值w一般使用最大似然法来估计,比如yi=1概率是pi,则yi=0概率1-pi,那么观测概率p(yi)=pi^yi*(1-pi)^(1-yi)这个这个最大似然函数为(hw(xi)^yi...,k},则多分类LR为 P(Y=a|x)=exp(wa*x)/(1-1到k求和(wk*x)) 1<a<k 这里会输出当前样本下属于哪一类概率,并且满足全部概率加起来=1 关于softmax和k个LR...%k+1,直到两个子区域没有实例停止 KD树搜索 首先从根节点开始递归往下找到包含x叶子节点,每一层都是找对应xi 将这个叶子节点认为是当前“近似最近点” 递归向上回退,如果以x圆心,以“

    2.9K50

    读吴恩达算-EM算法笔记

    其中t表示【x1,x2】位置         举例子: t=1/2 ;  1/2*f(x1) + 1/2*f(x2) >= f( 1/2*x1 + 1/2*x2 );      或者我们直接抽象表示为...,Xm;θ) = ∏mi=1 p(xi ; θ)   我们令 L( Z ) =  ∏mi=1  p(xi ; θ) ,如果存在θi 使得 L(θ)最大,我们认为θi为θ极大似然估计量,同时我们认为θi...,xm)为样本集D极大似然函数估计量 关于求解极大似然函数:        使得出现该组样本概率最大θ值。            ...:       等价于: log( L(θ) ) = log(  ∏mi=1  p(xi ; θ) )  =  ∑m i=1 P(xi ;θ)        (∑m i=1 P(xi ;θ))' =...pa2,pb2和pa1,pb2结果相差较大, 将pa2,pb2代入,继续推到它们比赛顺序,计算A,B命中概率

    87320

    kl散度和交叉熵区别_散度概念

    xi​)logb​P(xi​) x x x不同事件比如喝茶, P ( x i ) P(x_i) P(xi​)指的是某个事件发生概率比如喝红茶概率。...对于一个一定会发生事件,其发生概率1, S ( x ) = − l o g ( 1 ) ∗ 1 = − 0 ∗ 1 = 0 S(x) = – log(1)*1 = -0*1 =0 S(x)=−log...使用KL散度来衡量两个事件(连续或离散),上面的公式意义就是 A与B之间对数差 在 A上期望值。 3. KL散度 = 交叉熵 – 熵?...都是非负 等价条件(章节3): A A A 固定不变,那么最小化KL散度 D K L ( A ∣ ∣ B ) D_{KL}(A||B) DKL​(A∣∣B) 等价于最小化交叉熵 H ( A ,...得证,交叉熵可以用于计算“学习模型分布”与“训练数据分布”之间不同。交叉熵最低(等于训练数据分布熵),我们学到了“最好模型”。

    1.9K30

    理解熵与交叉熵

    xi 偏导数并令其为0,可以得到 ? 这意味着在极值点处所有的xi 必须相等。对λ偏导数并令其为0,可以得到 ? 因此xi = 1/n函数取得极值。此时熵值为 ?...进一步可以证明该值是极大值。熵二阶偏导数为 ? 因此Hessian矩阵为 ? 由于 xi > 0,该矩阵负定,熵是凹函数,有极大值。因此 xi =1/n熵有极大值。如果定义 ?...显然它与下面的极限是一致 ? 则某一个xi =1,其他xj =0, ? 熵有极小值0 ? 除此情况之外,只要满足 0<xi <1,则logxi < 0,因此 ?...上面这些结果说明熵是非负且仅随机变量取某一值概率1,取其他值概率为0熵有极小值0。此时随机变量退化成普通变量,取值固定。而随机变量取所有值概率相等即均匀分布熵有极大值。...训练样本集为( xi, yi),i=1, ..., l, xi 为特征向量,yi为类别标签,取值为1或0。给定w参数和样本特征向量x,样本属于每个类概率可以统一写成如下形式 ?

    2.2K10

    梯度下降法求解逻辑回归

    假设我们有数据$x{i},则其属于分类y{j}概率为:P(y_{j} x{i}) = wx{i}$,既然我们概率,那么我们就要求其范围应该在0到1之间,所以我们需要对该概率公式做一些变换。...即满足了0到1需求,那么我们概率公式就可以写成: P(y=1|x)=η(wx)P(y=0|x)=1−η(wx) 这里需要特别注意是,我们使用$p(y=1 x)而不是p(y=0 x)作为\eta (...我们要求解目标就是w参数,那么如何呢? 三、优化问题 ---- 我们现在有了概率模型,为了求得最优w,我们需要把求解w问题转换为最优化问题。...既然已经有了$P(y=1 x)和P(y=0 x)$,那么我们要做就是让所有训练样本概率最大化即可,即所有正样本概率加上所有负样本概率: L(w)=n∐iP(y=1|x)\*n∐jP(y=0...我们L(w)本质上与上图求解方式类似,下降方向就是梯度方向ΔL(w)反方向,即函数处在上升阶段,我们往左边下降,函数下降阶段我们往右边下降(参看上图)。

    1.1K50

    梯度下降法求解逻辑回归

    假设我们有数据$x{i},则其属于分类y{j}概率为:P(y_{j} x{i}) = wx{i}$,既然我们概率,那么我们就要求其范围应该在0到1之间,所以我们需要对该概率公式做一些变换。...即满足了0到1需求,那么我们概率公式就可以写成: P(y=1|x)=η(wx)P(y=0|x)=1−η(wx) 这里需要特别注意是,我们使用$p(y=1 x)而不是p(y=0 x)作为\eta (...我们要求解目标就是w参数,那么如何呢? 三、优化问题 ---- 我们现在有了概率模型,为了求得最优w,我们需要把求解w问题转换为最优化问题。...既然已经有了$P(y=1 x)和P(y=0 x)$,那么我们要做就是让所有训练样本概率最大化即可,即所有正样本概率加上所有负样本概率: L(w)=n∐iP(y=1|x)\*n∐jP(y=0...我们L(w)本质上与上图求解方式类似,下降方向就是梯度方向ΔL(w)反方向,即函数处在上升阶段,我们往左边下降,函数下降阶段我们往右边下降(参看上图)。

    1K90

    深度神经网络中数学,对你来说会不会太难?

    深度前馈网络 我们从统计学出发,先很自然地定义一个函数 f,而数据样本由⟨Xi,f(Xi)⟩给出,其中 Xi 为典型高维向量,f(Xi) 可取值为 {0,1} 或一个实数。...模型和优化 下面我们需要了解如何求得神经网络参数,即到底我们该采取什么样 θ 和怎么样评估θ。对此,我们通常使用概率建模方法。...即神经网络参数θ决定了一个概率分布 P(θ),而我们希望求得 θ 而使条件概率 Pθ(y|x) 达到极大值。即等价于极小化函数: ? 其中可以用期望取代对数似然函数。...如果 v 是离散: ? 其他条件概率也是相同道理。 不幸是,我们并不知道如何在图模型中抽样或优化,这也就极大地限制了玻尔兹曼机在深度学习中应用。...最后,我们强调,尽管深度玻尔兹曼机第 k 层取决于 k+1 层和 k-1 层,在深度信念网络,如果我们只条件基于 k+1 层,我们可以准确地生成第 k 层(不需要条件基于其它层)。

    67550

    一文看完《统计学习方法》所有知识点

    ,β=1退化为F1度量,是精确率和召回率调和均值....E步:θ(i)为第i次迭代参数θ估计值,在第i+1次迭代E步,计算 ? ,P(Z|Y,θ(i))是在给定观测数据Y和当前参数估计θ(i)下隐变量数据Z条件概率分布....M步:使Q(θ,θ(i))极大化θ,确定第i+1次迭代参数估计值 ? 重复2和3直到收敛,一般是对较小正数ε1和ε2满足 ? 则停止迭代....,πi表示时刻t=1处于状态qi概率.隐马尔可夫模型由初始状态概率向量π,状态转移概率矩阵A以及观测概率矩阵B确定.π和A决定即隐藏马尔可夫链,生成不可观测状态序列.B决定如何从状态生成观测,与状态序列综合确定了观测序列...维特比算法:用动态规划概率最大路径,这一条路径对应着一个状态序列.从t=1开始,递推地计算在时刻t状态为i各条部分路径最大概率,直至得到时刻t=T状态为i各条路径最大概率.时刻t=T最大概率即为最优路径概率

    1.2K21

    硬核数学题,B站2021校招笔试题剖析(二)

    我们假设对于第k个人来说,轮到他时候k位置被前面人占据概率是f(k)。考虑k+1情况,f(k+1)。 对于第k+1个人来说,他位置可能被前面1-k的人占据。...同样对于被3占据概率来说,前提是3位置已经被占据了,其次3选择了k+1位置,概率就是 ,以此类推,我们可以写出公式: f(k+1) = \frac{1}{n} + f(2) * \frac 1...不妨可以猜测,i大于2, 。我们可以用数学归纳法来证明,显然i=2成立,假设i=k也成立,尝试证明i=k+1。...这是比较扎实数学推导方法,也有巧妙思路。还是考虑k+1情况,我们可以从k情况入手。假设第k个人位置被占了,然后随机选了k+1概率是 。...这个概率很明显很难直接计算,我们可以采用泊松分布来进行估算。其中 ,套入泊松分布公式,可以得到: P(X=0) = \frac {1^0} {0!}

    68230
    领券