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联合概率,边际概率,条件概率的区别_非条件概率和边际概率

一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布：联合概率、边际概率、条件概率的关系：其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”；从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。...前面表述的是离散分布，对于连续分布，也差不多。只需要将“累加”换成“积分”。

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联合概率和条件概率的区别和联系

这是当 A 事件已经发生时发生 B 事件的概率。这称为条件概率。联合概率和条件概率例：城市中的一个三角形区域被化学工业污染。有2%的孩子住在这个三角区。...选出一个同时喜欢红和蓝颜色的学生的概率是多少？这非常简单：P(B ∩ R) = ²⁰⁄₆₀ 2. 从喜欢红色的学生中选出一个喜欢蓝色的学生的概率是多少？...P(B | R) =²⁰⁄₂₃ 通过维恩图和上面的例子，我们可以说在这两种情况下，事件的结果都没有改变，但样本空间正在减少。...在第一种情况下，没有给出定义样本空间的条件。所以我们从两个骰子中取可能的结果，也就是36。 P(a∩b) = 2/36 在第二种情况下，对于样本空间有一个条件，即骰子上的两个数的样本空间总和为10。...假设该学生是男性，求出该学生选择飞行的概率。这和上一题差不多。这个问题的样本空间为n(S) = 48。在48名学生中，有26人选择飞行。

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联合概率和条件概率的区别和联系

这是当 A 事件已经发生时发生 B 事件的概率。这称为条件概率。联合概率和条件概率例：城市中的一个三角形区域被化学工业污染。有2%的孩子住在这个三角区。...这是 P(P∣T) P(P∩T) 的解释是自整个人口中随机选择后即在三角形中并且测试为阳性的概率。用维恩图理解 P(A∩B) 是 A 和 B 都发生的概率（没有任何附加信息。）...1、选出一个同时喜欢红和蓝颜色的学生的概率是多少？这非常简单：P(B ∩ R) = ²⁰⁄₆₀ 2、从喜欢红色的学生中选出一个喜欢蓝色的学生的概率是多少？...P(B | R) =²⁰⁄₂₃ 通过维恩图和上面的例子，我们可以说在这两种情况下，事件的结果都没有改变，但样本空间正在减少。...在第一种情况下，没有给出定义样本空间的条件。所以我们从两个骰子中取可能的结果，也就是36。 P(a∩b) = 2/36 在第二种情况下，对于样本空间有一个条件，即骰子上的两个数的样本空间总和为10。

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常见概率分布及在R中的应用

size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率 dbinom(x,size,prob), x同上面的q同含义。...分位数：若概率0的概率分布的分位数Za。是指满足条件p(X>Za)=α的实数。如t分布的分位数表，自由度f=20和α=0.05时的分位数为1.7247。...即对于b(100,0.2)为了达到0.95的概率至少需要27次重复实验。...概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知..

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概率统计——为什么条件概率的结果总和直觉不同？

除了表格列举出所有情况之外，我们还可以通过条件概率来计算。 ? 我们直接套用条件概率的公式：假设A事件代表两个孩子中有一个是女孩，B事件是两个孩子都为女孩。显然，我们要求的就是 ? 。...那么对于另一个孩子而言，它就从条件概率的约束当中恢复了过来，它从条件概率又变成了自然概率，那么自然，剩下一个孩子是女孩的概率成了 1/2 。我们遇见一个女孩的概率是: ?...我们遇见一个女孩的条件下，两个都是女孩的概率是 ? 这里潜在的信息是，我们在公园遇见一个孩子，他是男是女的概率是不同的。我们遇见了女孩，会改变剩下一个孩子是女孩的概率。...因为碰见了一个孩子带来了额外的信息，虽然这个孩子是女孩，貌似和我们条件概率里的条件一样。在这个问题当中，这个隐藏信息是我们对孩子的区分。...不论这对夫妻怎么表述，只要他告诉我们一个信息，一个能够将这两个孩子区分开的信息，那么，另一个孩子是男是女都会从条件概率的束缚下脱离出来，恢复自然概率。

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R中的概率分布函数及可视化

写在前面：概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。...对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示：对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)

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图解JVM实验-触发FullGC的几个条件

所以此时，一定会直接把这些对象放入到老年代里去，但是此时老年代里已经有一个4MB的数组了，还能放的下3个2MB的数组和1个128KB的数组吗？明显是不行的，此时一定会超过老年代的10MB大小。...05.总结这是一个触发老年代GC的案例，就是年轻代存活的对象太多放不下老年代了，此时就会触发CMS的Full GC。...那么大小为1MB的数组对象去哪里呢？肯定不是这个奇怪的512KB的对象。...，并且会触发一次YoungGC；并且在这儿，触发Young GC之前触发了一次CMS的Old GC,触发的条件就是老年代可用空间小于了历次Young GC后升入老年代的对象的平均大小。...1056768K class space used 330K, capacity 386K, committed 512K, reserved 1048576K 3.几个触发Full GC的条件

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R语言数据库中如何多条件排序

R语言中，如何对数据框的数据根据某个条件进行排序呢？如何根据多条件进行排序呢，类似Excel中的排序效果： ? 1....示例数据 R语言中鸢尾花的数据，数据有五列： > names(iris) [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width"...使用R中自带函数order 「第一列升序，然后是第三列升序」这里的iris[,1]是数据的第一列 r1 = iris[order(iris[,1],iris[3]),] head(r1) 结果： >...使用dplyr的arrange R包dplyr的函数arrange，更简单，更简洁： # 多条件排序：使用dplyr::arrange library(dplyr) data("iris") head(...然后是第三列升序 arrange(iris,iris[,1],iris[,3]) # 第一列升序，然后是第三列降序 arrange(iris,iris[,1],-iris[,3]) 结果： > # 多条件排序

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机器学习中的概率模型

机器学习中的概率模型概率论，包括它的延伸-信息论，以及随机过程，在机器学习中有重要的作用。它们被广泛用于建立预测函数，目标函数，以及对算法进行理论分析。...与直接给出简单的是与否的答案相比，如果算法输出结果是：他患有这种疾病的概率是0.9，显然后者更为精确和科学。再如强化学习中的马尔可夫决策过程，状态转移具有随机性，需要用条件概率进行建模。...在这里p(y)是每个类出现的概率，p(x|y)是类条件概率，也是每个类的样本的特征向量x所服从的概率分布。然后将样本判定为概率值最大的那个类 ?...它用图表示随机变量之间的概率关系，对联合概率或条件概率建模。在这种图中，顶点是随机变量，边为变量之间的依赖关系。如果是有向图，则称为概率有向图模型；如果是无向图，则称为概率无向图模型。...回报的作用是告诉智能体之前执行的动作所导致的结果的好坏。 MDP可以抽象成一个五元组 ? 其中S为状态空间，A为动作空间，p为状态转移概率，r为回报函数， ? 是折扣因子。

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在统计学中概率分布中的概率密度函数PDF，概率质量PMF，累积分布CDF

概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数...PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。...对于离散型随机变量，其CDF是分段函数，比如举例中的掷硬币随机变量，它的CDF为 FX(x)=Pr(X≤x)=⎧⎩⎨⎪⎪0 if x的取值进行积分后才是概率，也就是说对于连续值确定它在某一点的概率是没有意义的；　３）PMF的取值本身代表该值的概率。...另外，在现实生活中，有时候人们感兴趣的是随机变量落入某个范围内的概率是多少，如掷骰子的数小于3点的获胜，那么考虑随机变量落入某个区间的概率就变得有现实意义了，因此引入分布函数很有必要。　　2.

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数学救命：决斗中的概率问题！

真正的“俄罗斯轮盘赌”是随机转盘后对准自己额头打，而且每次打完不再转盘，自动转进下一个子弹位。在这种情况下问先开枪划算还是后开枪划算就是一个很好的条件概率题。第一枪被打死的概率是1/6 。...第二枪被打死的概率是5/6×1/5，还是1/6 ，以此类推。当然如果对题目理解的很清楚，根本就不需要算。...第K枪死的概率就是子弹在第K个弹腔的概率，因为是随机的，每个位置的概率都是1/6，所以先打后打都一样。 ? 三人的情况就要有意思得多。从两人到三人有点像从二体运动到三体运动。...已知A的枪法奇准，百发百中。B次之，三枪命中两枪。C最差，三枪只能打中一枪。决斗的方式是三人轮流开枪，每次只能开一枪，可以随便选向谁开枪。为公平起见，他们决定让C先开枪。...问：在上面给出的条件下，每人的最佳策略是什么？如果大家都采用最佳策略，每人的存活率是多少？

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在统计学中概率分布中的概率密度函数PDF，概率质量PMF，累积分布CDF

概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数...PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。...对于离散型随机变量，其CDF是分段函数，比如举例中的掷硬币随机变量，它的CDF为 FX(x)=Pr(X≤x)=⎧⎩⎨⎪⎪0 if x的取值进行积分后才是概率，也就是说对于连续值确定它在某一点的概率是没有意义的；　３）PMF的取值本身代表该值的概率。...另外，在现实生活中，有时候人们感兴趣的是随机变量落入某个范围内的概率是多少，如掷骰子的数小于3点的获胜，那么考虑随机变量落入某个区间的概率就变得有现实意义了，因此引入分布函数很有必要。　　2.

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Sass中的条件判断

SASS 中的条件判断和 LESS 一样 SASS 中也支持条件判断，只不过 SASS 中的条件判断支持得更为彻底SASS 中支持的条件判断如下：@if(条件语句){}@else if(条件语句){}....@else(条件语句){}SASS 中当条件不为 false 或者 null 时就会执行 {} 中的代码，和 LESS 一样 SASS 中的条件语句支持通过 >、>=、的小三角的案例来演示一下 sass 中的条件判断如下：@mixin triangle($dir, $width, $color) { width: 0; height: 0;

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less中的条件判断

经过上一篇 less中的继承的讲解之后，本章节开展的内容为 less 中的条件判断，less 中可以通过 when 给混合添加执行限定条件，只有条件满足 (为真) 才会执行混合中的代码，首先想要看这个条件判断首先需要有混合才可以...，如下div { width: 100px; height: 100px; background: red;}现在有了混合，我们就可以通过混合来看看条件限定了，通过如上所说通过 when 来进行限定那么如何编写呢...，在混合的小括号后面写 when 然后在编写一个小括号，在该小括号当中编写限定条件即可如下.size(@width, @height) when (@width = 100px) { width: @...我故意给了个 50 所以不会执行，可以通过编译之后的代码查看结果图片when 表达式中可以使用比较运算符 (>，=，条件判断，如上已经介绍过了比较运算符了，...，只要宽度或者高度其中一个满足条件即可执行混合中的代码，(), () 相当于 JS 中的 ||，()and() 相当于 JS 中的 &&图片看完了逻辑运算符紧接着在看内置函数来进行判断，如下.size(

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Python中的条件语句

Python中的条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定要执行的代码块。主要通过if关键字实现，条件中的其他分支用else。...python之后，python中针对条件判断语句的执行语法如下： if 判断条件成立：执行语句…… else：执行语句…… 多个if条件使用的场景： if 条件1成立：执行语句...1 elif 条件2成立：执行语句2 else: 执行语句3 说明：if后面的条件在python中只要是任何非0非空的值，都会认为是True,即认为条件成立。...每个条件后面要使用冒号（:），表示接下来是满足条件后要执行的语句块,使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。...那么，上面的学生分数的案例，在python中编写的话，可以写成下面的格式： score = int(input("请输入你的成绩:")) if score < 60: print("你的成绩不及格

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出题人的女装(条件概率)

题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/358/B 一道概率论的题，涉及到了贝叶斯定理，P(AB) = P(B) * P(A|B) = P...(B|A) * P(A)，其中P(AB)表示A事件和B事件同时发生的概率，P(A|B)表示在B发生的情况下发生A的概率，那么对于这道题来说我们要求的就是在第一次取到了女装的情况下，第二次又取到女装的概率...，那么P(AB)就是两次都取到女装的概率，P(A)就是第一次取到女装的概率，P(B)就是第二次取到女装的概率，那么P(B|A)就是在第一次取到女装的情况下第二次取到女装的概率，满足P(B|A) = P(...然后我们就可以求出来P(B|A)了，但是又因为需要求出小数形式和分数形式，前者需要double，后者需要ll，所以操作起来会很麻烦，所以这里就需要进行一次化简，把P(AB) / P(A)的情况化简为：

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机器学习算法中的概率方法

该文为其对 AI 科技评论的独家供稿，未经许可禁止转载。摘要本文介绍机器学习算法中的概率方法。概率方法会对数据的分布进行假设，对概率密度函数进行估计，并使用这个概率密度函数进行决策。...生成式模型的主要困难在于, 类条件概率 p(x | y)是所有属性的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。...5.4 朴素贝叶斯分类器的推广朴素贝叶斯分类器采用了属性条件独立性假设，但在现实任务中这个假设往往很难成立。...事实上，虽然朴素贝叶斯的属性条件独立假设在现实应用中往往很难成立，但在很多情形下都能获得相当好的性能 [2, 8]。...为了避开从有限的训练样本直接估计 p(x | y) 的障碍，朴素贝叶斯做出了属性条件独立假设，该假设在现实应用中往往很难成立。 References [1] P. L.

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概率论中的卷积公式

简介在概率论中，卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具。...=X=x 的条件密度函数。...卷积公式在概率论中也有重要应用，特别是在计算多个随机变量之和的概率密度时。通过代入卷积公式，可以快速求出两个或多个随机变量代数运算后的概率密度。...例如，可以使用移动平均法或其他平滑算法来进一步减少噪声的影响。卷积过程中可能会出现边界效应，需要特别注意。常见的处理方法包括周期边界条件、零填充等。...在概率论中，卷积用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数。

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数据库中on条件与where条件的区别

数据库中on条件与where条件的区别有需要互关的小伙伴,关注一下,有关必回关,争取今年认证早日拿到博客专家标签:数据库 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno,...-- 因为e.is_deleted = 0再过滤条件中,所以不会出现再结果集中 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno as edeptno,e.is_deleted...1 | 开发部 | +-------+-------+---------+------------+---------+--------+ 执行join子句 left join 会把左表中有on过滤后的临时表中没有的添加进来...,右表用null填充 right会把右表中有on过滤后的临时表中没有的添加进来,左表用null填充故将王五添加进来,并且右表填充null +-------+-------+---------+----...0 | 1 | 开发部 | +-------+-------+---------+------------+---------+--------+ 执行join子句将被on条件过滤掉的李四和王五加回来

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【Python】Python中的条件语句

条件语句导读大家好，很高兴又和大家见面啦！！！在上一篇内容中我们介绍了Python中运算符与注释的相关内容。...Python中的基础语法主要有条件语句、循环语句、函数等内容，接下来我们会通过三个篇章分别介绍Python中的这三种基础语法。在今天的内容中，我们将会介绍第一种基础语法——条件语句。...）来决定执行的代码块，如下所示：上面所示的流程图中展现的是有两条分支的条件语句，当然在很多情况下条件语句不止两条分支，会存在三条及以上的分支。...没错它就是C/C++中的else if的一个组合关键字，它是用于多分支语句中进行条件判断的关键字。...语句块的执行条件不变，仍然是值为真就执行语句块中的内容，值为假则绕过分支语句执行后续内容；语句块则是由缩进来表示，引导词与语句块的缩进级别至少相差1。

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