数学题 期望 随机抛硬币，在连续三次得到的结果是正反正时停止，那么期望抛的次数是 先看简单的一道题：随机抛硬币，在连续三次得到的结果是正反正时停止，那么期望抛的次数是 假设投了n-1次正面需要Tn-1次 在网上看到一个巧妙的解法，假设已经连续抛出n-1次正面，需要Tn−1次。想得到n次正
cpc原理简述： cpc、hyperloglog等是使用概率思想实现“去重计数”的方法，该类方法不直接存储数据集合本身，而是通过一定的概率统计方法预估数据集中不重复元素的个数，这种方法可以大大节省内存，同时保证误差控制在一定范围内。 1、基本概率思想 伯努利试验：一次实验只有两种结果，比如抛硬
首先打开文件unpackme#1.aC.exe，分析其中的节区信息，如下： 对节区头中包含节区的内存展示： 文件RAW地址 内存RVA地址 400 磁盘节区起始地址 1000 内存节区起始地址 ..... ..... ..... 800 280 text ..... ..... ..... 2000 400
其实，小明有一个小秘密，那就是暗恋计算机系的一个女生很久了。但是又不知道那个女生是怎么想的。3.7女生节就要到了，小明一直在纠结要不要跟那个女生表白。思来想去没有结果。于是乎他觉得采用最原始的办法——抛硬币来决定。正面表白，反面继续沉默观望。不过就像《爱情公寓3》结
喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助 今天我们主要分享NLP前提假设中第3条心法:每个行为背后都有一个正面的动机 一：每一个行为背后都有着正面动机。 正面动机：做这件事背后的好处 我们做每件事背后，都要一个正面动机和好处
赌徒谬误论 导读：有个 倒霉孩子 叫小明，去年的五一、端午、十一和今年的清明假期，小明都被老板叫去加班了。如今，老板还是那个老板，小明还是那个小明。小明却想，我都中枪那么多次了，今年十一总该轮不到我了吧？ 请问小明的想法正确吗？ 我们先不回答小明的问题，请思考以下两个问
为人父母，孩子的教育无疑是一个大问题，在人生中，教育和医疗一直都是避不开的坎。有这样一种言论，父母是唯一不用学习和考试就能拥有的。正面管教，一本关于孩子教育的书籍，字如其名，正面，积极帮助孩子获得解决问题的方法。 正面管教这本书从三个方面阐述如何正确的教育孩子，核心就是尊重，合
前言 前面两文介绍了贝叶斯学派的思想和先验分布、后验分布的相关知识，古典频率学派认为抛硬币的概率是常数，本文从贝叶斯学派的角度看待抛硬币的概率问题。本文详细介绍了 β分布，重述贝叶斯思想，对于抛硬币的概率问题作各种情况的分析，最后总结本文。 目录 1、为什么选择β分布作为先
全部笔记的汇总贴：统计学习方法读书笔记汇总贴 PDF免费下载：《统计学习方法（第二版）》 EM算法用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation) ; M步，求极大（maximization）。 一、EM算法的引入 三
博弈论（六）——产品经理从来不做亏本的博弈 收录于话题 #博弈论 8个 项目又赚了一百万，老板给开发和产品经理各发了50万。 产品经理对开发说：其实我们两人对这个项目的贡献，应该并不是完全一样的，所以直接平分显然是不合理的。 开发说：我同意，我对这个项目的贡献显然要大得多，我应该拿比你更
侯非侯，王非王，千乘万骑上北芒 --- 《后汉书·五行志》 你们在未来的人生中，肯定会被强大的社会洪流阻绕，导致一些事无法如意。那种时候，不要在社会中寻找原因，不能否定社会，那样直白来说就是浪费时间。每当这时请抱着“社会就是这么回事" 的心情来平复自己的不甘心的情绪，冷静之后在作考
学过PMP (项目管理)的人都知道，解决冲突有五种常用的方法: 1. 撤退、回避。从实际或潜在的冲突中退出，将问题推迟到准备充分的时候，或者将问题推给其他人员解决。 2.缓和、包容。强调一致而非差异;为维持和谐与关系而退让一步，考虑其他方的需要。 3. 妥协、调解。为了暂时火部分解决
问题描述 有n张卡片在桌上一字排开，每张卡片上有两个数，第i张卡片上，正面的数为a[i]，反面的数为b[i]。现在，有m个熊孩子来破坏你的卡片了！第i个熊孩子会交换c[i]和d[i]两个位置上的卡片。每个熊孩子捣乱后，你都需要判断，通过任意翻转卡片（把正面变为反面或把反面变成正面，但不能改变卡片的位
1.使用文字工具输入内容 2.选择效果菜单下的3D-凸出和斜角 3.选择对象-扩展外观 4.用小白工具将曲面的路径使用联集变成复合形状 5.用小白工具选中所有字母正面，给正面上色 6.用小白工具选中所有字母左侧面，并完成上色
Expectation-Maximization： 最大似然估计法，根据已知样本分布的模型和观测的样本，最终得出模型的参数。 也就是：已知：（1）样本服从分布的模型（2）观测到的样本 求解：模型的参数 第一种情况：样本服从的模型都一样，只需要一种参数即可；如：样本的男生身高服从正态分布。 第二种情况：样
贝塔分布是概率的概率分布，在不知道某一事件具体概率是多少时，它给出了所有概率出现的可能性。 举个例子：对于抛硬币，我们知道硬币正面朝上是服从二项分布的X∼b(n,p)X \sim b(n, p)X∼b(n,p)，我们为了用大量实验来估计正面朝上概率（虽然已知是0.5），做了1000次抛硬币实验，最后统计出：
统计学基本知识、二项及泊松分布 概念：均值、中位数、众数、极差、中程数、象形统计图、条形图、线形图、饼图、茎叶图、箱线图、离群值、总体方差、样本方差、标准差、随机变量、概率密度函数、离散分布、伯努利分布、二项分布、期望、泊松分布、高斯分布、小概率事件、假设检
