probability-distribution

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한 번에 한 번씩 임의로 골라내는 초고속 시뮬레이션으로 잘못된 결과가 나타납니다.

N 구슬이있는 모델을 시뮬레이션 중이며 그 중에서 K 구슬이 좋습니다. 우리는 N 개의 구슬에서 대리석을 골라 낸 다음, 엄선 된 것 중에서 정확히 k가 좋은 확률을 묻습니다. 나는이 두 가지 방법으로 만들었습니다. 둘 다 K 'true'값과 N-K 'false'값을 포함하는 배열을 생성했습니다. 그러나 첫 번째 방법에서는이 배열을 뒤섞고 첫 번째 값을 선

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"기계 학습 알고리즘이 확률 분포를 배웁니다"라는 문구는 무엇을 의미합니까?

생성 및 차별 모델은 조건부 P (x | y) 및 관절 P (x, y) 확률 분포를 학습하는 것으로 보입니다. 그러나 근본적인 수준에서 나는 확률 분포가 의미하는 바를 스스로 깨닫지 못한다.

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분류 자의 Weka 확률 분포

Weka를 사용하는 기계 학습 프로젝트를 수행하고 있습니다. Weka의 분류기 출력에 나타나는 확률 분포의 의미는 무엇입니까?

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랜덤 정수를 "충분히"생성하는 방법은 무엇입니까?

나는 Project Euler에서 280th 문제를 해결하려고 노력 중이며 이에 대해 다음 시뮬레이션을 작성했습니다. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <sys/time.h> /* Directions 1 2 3 4 */ int grid[

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R 프레임에서 한계 확률을 계산하십시오.

원시 이진 데이터가 포함 된 데이터 프레임에서 한계 확률 분포를 계산하고 싶습니다. 나는 쉬운 방법이 있다고 확신하지만, 그것에 대한 함수를 찾지 못하는 것 같습니다. 어떤 아이디어? 내가 결과가 하나로 간주 될 수 이진 변수의 dataframe의 간단한 예와 0 set.seed(1234) respondent <- 1:1000 red <- sample(

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함수가 올바르게 정의 되었습니까?

나는 P (r, t)로 정의 된 pdf를 가지고있다. 나는 파이썬으로 pdf를 정의하려고 노력하고 있지만, 프로그램을 처음 사용하고 올바르게 정의했는지 확신 할 수 없다. 여기에 내가 정의하려고하는 pdf가 있습니다. from scipy.special import gamma as G def A(gamma, d): return np.power(G((d

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유향 그래프에서 한 모서리 제거 G

유향 그래프 G에서 한 모서리 (새 그래프 G ')를 제거하면 어떻게됩니까? 예를 들어, G를 인수 분해하는 확률 분포 P도 G '를 인수 분해 하는가? G와 G '가 무향 그래프라면 어떻게 될까요? 도움이 될 것입니다!

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PHP : 동일한 확률로 변수에 값을 분산하는 방법은 무엇입니까?

운영자에 대한 알림 : 이것은 숙제가 아닙니다. $points = 10; $a = 0; $b = 0; $c = 0; $d = 0; 나는 무작위로 포인트가 제로에 도달 $까지 ($ A, $ B를, $의 C, $ d 개) 변수에 포인트를 배포 할 : 나는 다음 예제를 가지고있다. 그래서, 일부 기능/스크립트를 실행 한 후 예상 임의의 출력은, 다음과

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Matlab : 사용자 정의 확률 밀도 함수에서 임의의 숫자를 생성합니다.

1977-1983 년 1 월에 3 시간 단위로 강수량 데이터 세트가 있습니다 (첨부 파일 참조). 그러나, 나는이 데이터에 근거하여 1984-1990 년 동안 강수량 데이터를 생성하려고합니다. 따라서, 나는 강수량 (1977-1983)의 맞춤형 확률 밀도 함수를 생성 할 수 있는지 궁금해서이 기간 동안 원하는 기간 (1984-1990) 동안 난수 (강수량

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다음 베타 배포에서 beta1 소수, beta2 소수 및 정규화 상수에 대한 방정식은 무엇입니까?

누군가 베타 1 프라임 (B_1)과 베타 2 프라임 (B_2)에 대한 별도의 방정식과 정규화 상수가이 베타 배포판에 무엇인지 말해 줄 수 있습니까? 어떻게 계산할 것인가? θ ^(k+β_1 -1) (1 − θ)(n−k+β_2 −1)/B(k+β_1, n-k + k+β_2) 도와 주시면 감사하겠습니다. 감사!