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抛硬币模拟器不会计算正面和反面

抛硬币模拟器是一个可以模拟抛硬币结果的工具或应用程序。它通过随机生成一个数字来模拟硬币的正面和反面，通常使用的是伪随机数生成算法。抛硬币模拟器可以用于各种场景，例如游戏开发、概率统计、随机事件模拟等。

抛硬币模拟器的优势在于它可以提供快速、简单和可靠的结果。使用模拟器可以避免了真实抛硬币时的偏差或主观性影响，确保结果的客观性和公正性。同时，模拟器可以进行大量的模拟试验，以获取更准确的统计数据。

在云计算领域，腾讯云提供了丰富的产品和服务，可以满足开发者在抛硬币模拟器方面的需求。以下是几个推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：

云服务器（CVM）：腾讯云的云服务器实例，可以提供计算资源和运行环境，适合部署抛硬币模拟器应用程序。产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL：腾讯云的关系型数据库服务，可以存储和管理抛硬币模拟器的相关数据。产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云函数（SCF）：腾讯云的无服务器函数计算服务，可以通过触发器来运行抛硬币模拟器代码，具有高扩展性和灵活性。产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/scf
人工智能平台（AI Lab）：腾讯云的人工智能开发平台，提供各种AI相关的服务和工具，可以应用于抛硬币模拟器的智能算法开发和优化。产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/ai

需要注意的是，以上推荐的腾讯云产品仅作为示例，根据具体需求和情况，开发者可以选择适合自己的产品和服务。

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大数据和云计算硬币的正反面

大数据和云计算硬币的正反面 “大数据也需要云计算这个平台，这是一个硬币的正反面。”阿里云总裁王文彬（花名：菲青）与媒体交流时表示。这几年IT行业发生了翻天覆地的变化，直到现在大家依然在谈论云计算。...伴随着互联网与移动互联网的相关技术不断成熟，云计算开始被市场接受，海量数据大潮来袭，厂商和企业纷纷看到了大数据的前景，我们现在已经生活在一个数据的时代。...大数据和云计算是分不开的硬币正反面传统IT已经被颠覆阿里云从2009年开始在云计算服务方面进行研究到目前已经有五个年头了，这五年中阿里云突破了各种各样的技术难题，从去年的5K集群到今年的ODPS，...在阿里云看来，云计算和大数据是不可分割的，就好比一个硬币的两面，精准的大数据分析依赖于强大的云计算平台。...3探秘阿里云的御膳房与登月计划探秘阿里云的“御膳房” 基于ODPS，阿里为第三方软件服务商和品牌商提供大数据计算、挖掘、存储的云环境开发平台，构建阿里数据生态。

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深度学习笔记系列（三）：极大似然估计

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一蛙之见“贝叶斯”

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来个例子，再解释一次 EM 算法

前天推了一篇关于EM算法的文章，后台有留言反映不太明白，包括解释EM使用的抛硬币的例子。...第一轮实验结果：5正5反，所以正面出现次数的期望值为：4.5 * (5/10)，即为 2.25 次，反面出现 2.25 次；同理分析硬币B。...第一轮实验结果：5正5反，所以正面出现次数的期望值为：5.5 * (5/10)，即为 2.75 次，反面出现 2.75 次；同理分别求出第二轮到第五轮实验，选择硬币 A 的概率及对应的正反面出现次数的期望值...Step3 似然估计纵观 5 轮总结 50 次抛掷硬币，可以计算出硬币 A 、B 正面出现的概率。...硬币 A 正面出现次数： 2.2 + 7.2 + 5.9 + 1.4 + 4.5 = 21.2 硬币 A 反面出现次数： 2.2 + 0.8 + 1.5 + 2.1 + 1.9 = 8.5 同理求得硬币

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统计力学中的概率论基础（一）

事件与概率假定我们抛一枚质地未知的硬币，正面事件记为 A ，反面事件记为 B 。...条件概率如果问题变得更加复杂一些，我们一次抛2个硬币，并且记1号硬币正面朝上为事件 A ，反面朝上为事件 B ，2号硬币正面朝上为事件 C ，反面朝上为事件 D 。...（事件 A ）的条件下，对应的第二个硬币，要么正面朝上（事件 C ），要么反面朝上（事件 D ），而事件 A 的概率可以表示为两个条件概率的加和： P(A)=P(A|C)+P(A|D) 该公式又称为边际分布...具体的母函数构造方法是这样的，还是以抛硬币为例子。...，如果要记录为有序事件，即第一次正面朝上、第二次反面朝上和第一次反面朝上、第二次正面朝上为不同事件的话，那表示方法又会有所不同。

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机器学习之EM算法

一个简单的例子：有一枚特殊的硬币，它抛的正反面概率未知的，但是在一次实验中抛了4次，得到“正正反正”。那么请问这枚硬币抛一次得到正面的概率最可能是多大？显然是3/4，为什么呢？...其他概率比如说1/2，抛4次得到正正反正的概率为，P(1/2)=1/2*1/2*1/2*1/2=16/256，都会小于27/256。这就是说这枚硬币抛一次得到的正面的概率最有可能是3/4。...引用附件paper的一个例子 - 最大似然估计解决问题如图，先看两个硬币都是已知的情况，我们有这么一些实验，怎么推算硬币A和B的正面概率？...已知有两枚不同的硬币A和B，经过一些试验后得出以下样本，只知道样本，但不知道是哪个硬币抛的，这时候怎么求两枚硬币正面的概率？问题现在其实有两个变量：一、五次实验中每次使用的硬币的可能性。...3、计算每个硬币正反面概率分布还是以第一个实验为例，其中0.45的概率为A，0.55的概率为B。

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EM算法实例讲解「建议收藏」

这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币是有偏的。本次实验总共做了5组，每组随机选一个硬币，连续抛10次。...如果知道每次抛的是哪个硬币，那么计算参数θ就非常简单了，如上图所示。如果不知道每次抛的是哪个硬币呢？...那么，我们就需要用EM算法，基本步骤为：1、给θA和θB一个初始值；2、（E-step）估计每组实验是硬币A的概率（本组实验是硬币B的概率=1-本组实验是硬币A的概率）。...分别计算每组实验中，选择A硬币且正面朝上次数的期望值，选择B硬币且正面朝上次数的期望值；3、（M-step）利用第三步求得的期望值重新计算θA和θB；4、当迭代到一定次数，或者算法收敛到一定精度，结束算法...0.449 * 5H = 2.2H ，0.449 * 5T = 2.2T ，表示第一组实验选择A硬币且正面朝上次数的期望值是2.2。其他的值依次类推。

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硬币与计算机中的“数据”

抛硬币问题上面我们谈到了 bit，有的同学可能有所察觉，这个 bit 单位和计算机的 bit 是不是同一个东西？答案自然是的。...实际上，计算机领域的信息传递，归根结底符合一个类似”确定抛硬币的结果“的数学模型。我们知道，抛出一枚硬币，落到地上，只有正面反面两种情况（不要问我为什么不能立起来！）...（正面 / 反面）的信息量，恰好就是 1 bit。...在信息的角度，我们把前面提到的抛硬币模型赋予到计算机上面，抛出一枚硬币结果的正反面对应到机器里面”开关“的”通“、”断“两种状态。...为了方便表示，我们给硬币正反面各自赋予一个符号，用数字 1 和 0，也是数学里的二进制数：正面：1 反面：0 然后字母、数字和一部分字符和二进制位（硬币）的对应关系如下。 ?

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机器学习必备 | 最大似然估计：从统计角度理解机器学习

概率和似然一般地，硬币有正反两面，如果硬币正反两面是均匀的，即每次抛掷后硬币为正的概率是0.5。使用这个硬币，很可能抛10次，有5次是正面。...但是假如有人对硬币做了手脚，比如提前对硬币做了修改，硬币每次都会正面朝上，现在抛10次，10次都是正面，那么下次你绝对不会猜它是反面，因为前面的10次结果摆在那里，直觉上你不会相信这是一个普通的硬币。...假设硬币上有个参数θ，它决定了硬币的正反均匀程度，θ = 0.5表示正反均匀，每次抛硬币为正的概率为0.5，θ = 1表示硬币只有正面，每次抛硬币为正的概率为1。...上述过程中，抛10次硬币，要选出6次正面，使用了排列组合。因为“6正4反”可能会出现正正正正正正反反反反、正正正正正反正反反反、正正正正反正正反反反等共210种组合，要在10次中选出6次为正面。...假如每次正面的概率是0.6，那么反面的概率就是(1-0.6)。每次抛掷硬币的动作是相互独立，互不影响的，“6正4反”发生的概率就是各次抛掷硬币的概率乘积，再乘以210种组合。

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一个博弈游戏，据说智商130才看的懂

博弈论是一门非常有意思的学问，之前小灰曾经分享过两个著名的博弈场景：囚徒困境和智猪博弈。今天，我们来介绍一个更加烧脑的博弈游戏：硬币游戏。游戏规则小灰和大黄都有若干块糖果。...规则很简单：首先，他们各自拿出一枚硬币，并同时亮出如果同为正面，大黄给小灰3块糖果 ? 如果同为反面，大黄给小灰1块糖果 ? 如果是一正一反，小灰给大黄2块糖果 ? ?...不不不，这个游戏里，其实包含着一个隐蔽的漏洞：如果是随机的抛硬币，那么每种情况出现的概率的确是，但是不要忘了，这个游戏的规则不是随机的抛硬币，我们可以主观选择自己亮出的硬币是正面还是反面，就像在玩“...左图表示大黄，右图表示小灰可以看到，此时表示大黄出正面的概率，表示大黄出反面的概率，表示小灰出正面的概率，而表示小灰出反面的概率。...以此为基础，很容易计算出：两人同时出正面的概率是 pq , 小灰的收获是3 两人同时出反面时的概率是(1-p)(1-q) , 小灰的收获是1 小灰出正面，大黄出反面的概率是(1-p)q , 小灰的收获是

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用户日活月活怎么统计 - Redis HyperLogLog 详解

伯努利过程就是一个抛硬币实验的过程。抛一枚正常硬币，落地可能是正面，也可能是反面，二者的概率都是 1/2 。伯努利过程就是一直抛硬币，直到落地时出现正面位置，并记录下抛掷次数k。...比如说，抛一次硬币就出现正面了，此时 k 为 1; 第一次抛硬币是反面，则继续抛，直到第三次才出现正面，此时 k 为 3。...这些比特串就类似于一次抛硬币的伯努利过程。...比特串中，0 代表了抛硬币落地是反面，1 代表抛硬币落地是正面，如果一个数据最终被转化了 10010000，那么从低位往高位看，我们可以认为，这串比特串可以代表一次伯努利过程，首次出现 1 的位数为5，...就是抛了5次才出现正面。

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概率（Probability）的本质是什么？

例如你在玩抛硬币游戏，正面朝上的可能性是多少呢？...由于硬币只有两面，也就是落地后有两种结果，要不正面朝上，要不就是反面朝上，所以抛硬币正面朝上的可能性用数值来表示，概率就是50%，你看，概率就在我们的日常生活中。...处于中间位置的是抛硬币，正面或者反面朝上的概率都是50% 、靠近右端的从4个蓝色球，1个红色球里面选出4个蓝色球，正好都是蓝色球的概率是4/5。...投资股市存在着不确定性，抛硬币同样也存在着不确定性，因为有的时候你得到的是硬币的正面，有的时候是硬币的反面。...连续4次抛一枚硬币更是增加了这种不确定性，因为每一次都有可能是正面或反面，如果你手里有一枚硬币并且连续抛了4次，我事先无从得知4次的准确结果（你也不能），但根据前面概率的计算公式，我们可以计算出：出现两个正面的概率要大于出现

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凯利公式(庄家必胜篇)——致放假在家的高薪程序员们

01 看得到的是概率看不见的是陷阱先说一个最简单的赌博游戏：抛硬币。规则是这样的，正面赢反面输，如果你赢了可以拿走和本金一样多的奖金，如果输了则会赔掉本金。你一听可能觉得这游戏还不错，公平！...把“大数定律”当“小数定律”，觉得游戏是无条件“公平”的，正面和反面出现的频率都为1/2。这种在潜意识里被奉为圭臬的“公平”，紧接着让你踏入了第二个误解——“赌徒谬论”。...在这场游戏中，任意两次事件之间并不会相互产生影响。赌局是没有记忆的，哪怕你曾经输了多次，它也不会因此给你更多胜出的机会。 02 只要进了赌场你就是一个穷鬼再来说一个简单的赌博游戏，还是抛硬币。...一个1赔2（不包括本金）的简单赌局，扔硬币下注，假设赌注为1元，硬币如果为正面则净赢2元，如果为反面则输掉1元。现在你的总资产为100元，每一次的押注都可投入任意金额。你会怎么赌呢？...设初始资金为100，硬币为正面时，收益为投注的2倍，为反面则失去投注金额。在下表中，我们模拟计算了10次赌局的收益情况。

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一文了解最大似然估计

如果硬币是公平的，并且我们抛十次硬币，在长期来看，我们应该更多地得到5个正面和5个反面。但是，也应该注意到，获得4或6个正面也并不罕见。...也就是说，抛10次硬币这一行为重复多次，出现5个正面和5个反面的次数是最多的，4或6个正面的次数也会出现，但次数不如5个正面和5个反面的情况多。1或9个正面的次数则比较罕见。...1.2 似然(Likelihood) 如果我们已经抛了10次硬币，得到了个正面，怎么办？我们的问题就是我扔的硬币是否公平。需要注意的重要是，在这种情况下，不再是随机的。...最大似然估计前面，我们了解了概率和似然之间的区别。接下来，我们将详细地介绍最大似然估计(MLE)，并从基本原理推导出二项模型的最大似然估计。还是以刚才的抛硬币为例。...假设我掷了一个公平的硬币10次，观察到以下结果：上面，代表正面，代表反面现在假设我要求通过给出“正面”的比例来总结这些数据，比如判断正面出现比例为50%或60%的可能性。

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