目录概率与期望前言题目1. $CF865C\ Gotta\ Go\ Fast$2. $P4550$ 收集邮票3. $P3802$ 小魔女帕琪 概率与期望 前言 做到的与期望相关的题目都会放到这里 目前是照着一个题单再刷 如果是期望 \(dp\) 会同步放到这里 题目 1. \(CF865C\ Gotta\ Go\ Fast\) 我永远想不明白的期望题 二
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18079 本文对人口统计预测方法进行讨论。首先，我们将看到基本的静态方法。在使用数据集之前，我们使用“标准” 生命表。 download.file(url,"mortal") tables=readHTMLTable("morta 下面是获取数据集的代码 tables[[2]] a1=as.numeric(as.chara
繁凡出品的全新系列：解题报告系列 —— 超高质量算法题单，配套我写的超高质量题解和代码，题目难度不一定按照题号排序，我会在每道题后面加上题目难度指数（ 1 ∼ 5
频率随着样本容量 \(n\) 的增大收敛到概率，样本均值会随着 \(n\) 的增大，依概率收敛到总体均值。 称一个随机变量序列满足大数定律：各项的期望均存在，且部分均值依概率收敛到部分均值的期望。 伯努利大数定律：伯努利试验中的事件频率在 \(n\to \infty\) 时依概率收敛到事件的概率。 辛
概率 某个事件 \(A\) 发生的可能性的大小，称之为事件 \(A\) 的概率，记作 \(P(A)\)。 假设某事的所有可能结果有 \(n\) 种，事件 \(A\) 涵盖其中的 \(m\) 种，那么 \(P(A)=m/n\)。 例如投掷一枚骰子，点数小于 \(3\) 的概率为 \(2/6=1/3\)。 如果两个事件A和B所涵盖的结果没有交集，那么 \(
草，到现在才知道概率期望 DP 这样一个科技啊…… 与其它 DP 不同的是，概率期望 DP 往往是列出有后效性的转移式，然后根据概率期望的客观确定性，解出这个方程组从而得到所有 DP 值。我以前只会暴列无穷级数，现在知道自己 sb 了吧……知道这个事情后，我们来做这一题。 首先考虑原状态的最
原理说明 PX4飞控控制系统图 定点飞行就是由传感器（T265/GPS）获得当前位置数据，并且把当前位置作为期望位置，即可实现定点飞行，此时飞控处于position模式。 指点飞行为在定点飞行基础上，由板载计算机发送期望位置给飞控，飞控由此期望位置和由传感器（T265/GPS）得到的的当前位置实现位
A 子题意：在 \(n \times m\) 的网格中，每个格子中的数在 \([0, K]\) 之间，且左小于等于右，上小于等于下，求方案数。 思路：对每个 \(i\)，都可以画出一条从左下角到右上角的分界线，一一对应进行往左往下，然后用LGV引理列式子，行列式可能还可以化简。 B 题意：有长度为 \(n\) 的 01 序列，每次可以
实用价值 一份最近的大学生学习积极性调查报告显示：近年来我国大学生的学习积极性普遍不尽如人意。社会价值观念的日益多元化以及与社会转型时期相伴而生的诸多社会问题,都对大学生的学习观念及学习态度造成很大的冲击和影响,使大学生群体中相当一部分人的学习目的带有明显的功利性
P4223 期望逆序对 注意到期望的线性性，所以这类题目的做法一般都是单独考虑一对数之间的贡献是多少 我们用 \(f[t][i][j][0/1]\) 表示第 \(t\) 轮，两个数分别在 \(i,j\)，对答案是否有贡献 转移可以利用前缀和转移，这样的复杂度是 \(\mathcal O(n^2k)\) 考虑两个数 \(a_i,a_j\)，设他们
1. 什么是EM算法 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算， 第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最
正则化 我们期望找到一种 方法在线性回归中找到最合适的a，b的值 如果λ值大则认为正则化强度高 如果你认为模型太复杂就把λ设置大一点 如果λ值小则认为正则化强度较弱 嵌拟合 模型过于简单，无法反应数据的趋势。 过拟合 模型过于复杂，为了表明当前数据规律把噪音考虑
关键性质： \[\begin{align} & E(C)=E(C) \tag{1} \\ & E(CX)=CE(x) \tag{2}\\ & E(x+y)=E(x)+E(y) \tag{3}\\ & x\cap y=\emptyset \Rightarrow E(xy)=E(x)E(y) \tag{4} \end{align} \]PS: \((3)\)特别重要，很多题通过递推解决 \((4)\)可以解决独立随机变量之积的情况 例题
Fireworks 期望 + 概率 题目大意： 制作一个火焰花费 n 分钟，这个火焰是完美的概率是 \(p\) ，点亮所有制作的火焰花费的时间是 m 分钟，问成功点亮一个完美火焰的最短时间是多少。 题解： 这个题目其实不是很难，但是我不会写，对我来说真的好难啊，我真的一点也不会期望概率，需要好好补一下。
盼望是个比较常见的汉语词语，相信大家并不陌生，那你知道盼望的意思是什么吗?怎么用盼望造句，你会吗?快和我一起来学习、了解下吧。 盼望的意思 盼望，读音为pàn wàng，指殷切地期望;急切地期望。在汉语词典中，盼望的意思是1.亦作"盻望"。 2.殷切地期望。 3.想念。 4.眺望，远
上一篇介绍了高斯分布在一维情况下的极大似然估计 我们接上篇，通过极大似然估计得到的两个参数值为例，来看下它们是有偏的还是无偏的。 首先来看下有偏估计跟无偏估计的定义 定义 有偏估计（biased estimate）是指由样本值求得的估计值与待估参数的真值之间有系统误差，其期望值不是
摘自：https://bbs.amovlab.com/forum.php?mod=viewthread&tid=886&extra= PX4飞行模式简单对比梳理 PX4飞行模式简单对比梳理： 模式说明遥控器横滚杆量对应遥控器俯仰杆量对应遥控器偏航杆量对应遥控器油门杆量对应手动manual和stablize模式一样，手动模式控制源是遥
系列trick - 随机 不断更新中，欢迎来提供idea 随机的字符串 出现次数 \(\ge 2\) 的子串期望长度是 \(\log n\) 两个随机串的期望LCP，LCSuf，LCSub长度是 \(\log\) 随机的操作 可以用珂朵莉树水过去 随机的划分 期望 \(\log\) 层，比如快速排序（所以要随机选基准数保证期望复杂度）和Tr
chapter4.随机变量的数字特征 1.数学期望（均值）E(x) 定义：试验中每次出现可能结果的概率乘以其结果的总和。 意义：反映一个整体的平均状态。 期望的性质 常见分布的期望 2.方差D(x) 意义：反映一组数据离平均值的偏离程度 常见分布的方差 方差的性质 切比雪夫不等式: 切比
CodeForces 1453D Checkpoints 概率 期望 原题链接 题意 现在我们可以设计n个擂台，有的是激活点，有的不是。从第一个开始挑战，每次都有1/2的概率成功，如果该点成功，则跳到下一个节点，否则跳到上一个最近的激活点继续挑战（如果本身是激活点，则还是在原地）。 给定我们一个小于1e18的数k，要求我
数学期望 离散型随机变量的数学期望 \(P(X=x_k)=p_k\) 若\(\sum_{k=1}^\infin x_kp_k\)绝对收敛,那么期望 \(E(X) = \sum_{k=1}^\infin x_kp_k\) 连续型随机变量的数学期望 设连续型随机变量\(X\)的概率密度函数为\(f(x)\),若积分\(\int_{-\infin}^{+\infin}xf(x)dx\)绝对收敛
貌似没有卡我精度？ 这道题跟这道的思路和做法都挺像的，也是期望+高斯消元 设fu为一个点期望的经过次数，那么我们可以发现，炸弹在每个点爆炸的概率其实就是fu∗p/q，求出每个点的fi即可得到最终的答案，显然,每个点的期望是由相连的点的期望决定的，dux为点x的度数,点
与高通、低通、带通滤波器按频段过滤信号频段不同，根据噪声的统计学特征，混有噪声的信号期望通过维纳滤波器得到的期望信号更接近原始信号。 含有噪声信号v的S为 S = x+v 通过滤波器h 得到期望信号 输出信号y = 尽可能地接近原始信号 s ,用均方误差分析误差期望其数学期
前面总结了马尔科夫决策过程之Markov Processes（马尔科夫过程），见下文：马尔科夫决策过程之Markov Processes（马尔科夫过程）马尔科夫决策过程之Markov Reward Process（马尔科夫奖励过程），见下文：马尔科夫决策过程之Markov Reward Process（马尔科夫奖励过程）本文总结一下马尔科夫决策过程之Bellma
