probability

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    从蛮族突击中获得忏悔女王宠物的概率是1/1000。我想知道你在1000场比赛或试验后不会收到宠物的概率。 binompdf(1000, 1/1000, 0) equates to 36.8% 这是正确的吗?这比我预期的要高得多。

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    从这个问题可能会或可能不明显,我对R来说很新,而且我可以在这方面提供一些帮助。 创建主题模型时,我已经尝试了LDA和LDAvis - 下面(A)和(B)中的代码。 (A)中的LDA使我能够找到我的语料库中每个文档中出现的主题的后验概率,我曾经用其他数据集中的变量运行回归。 (B)中,使用LDAvis的主题生成方法生成的是比(A)更好,更一致的主题,但是我一直未能找出如何找出给定文档中出现的主题的后

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    我有两个表格(主题和术语)和第三个表格,用于我的两个实体之间的多对多关系。 每个称为bagging的关系都有一个源(文本)和一个权重(int在0和100之间)。同一对(主题词)可以有几个装袋(不同的来源),每个都有不同的重量。 现在,当我询问的话题,找出什么是它最好的条件(更重),我非常想与计算重量为唯一值: 100的权重是指这个项目是在最大 几个重量为同一对(不同的源)权衡比单对更 没有“负”重

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    所以我一直在玩Julia,我发现计算Julia和MATLAB之间概率分布的峰度的函数是不同的。 在朱莉娅,做到: using Distributions dist = Beta(3, 5) x = rand(dist, 10000) kurtosis(x) #gives a value approximately around -0.42 在MATLAB做: x = betarnd(3,

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    我想了解下面的结果集。 F20变量分为两组0和1-722。我在这里提出的问题是bin 0. 我有响应变量作为population1和无响应变量作为population2。 我也有响应者和非响应者的比例。 INDEX也以%表示,并且是响应者/无响应者比例。 当我计算出zscore时,我得到了-9.38。指数显示99,这意味着这两个人口的比例比例非常相似,但zscore非常高。 任何人都可以解释我。原

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    在下列情况下,有谁能解释我有条件的独立性吗?你能否给我每个案例的其他适当的例子?

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    昨天我使用期望最大化算法实现了GMM(高斯混合模型)。如你所记得的,它将一些不知名的分布建模为高斯分布的混合体,我们需要了解它的均值和方差,以及每个高斯的权重。 这是代码背后的数学(它不是那么复杂) http://mccormickml.com/2014/08/04/gaussian-mixture-models-tutorial-and-matlab-code/ 这是我的代码: import n

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    对于旅行推销员问题(TSP),我想在Python生成随机游(其中从一组n的每个节点只访问一次)从一个状态转移矩阵M(nxn),其中M [i,j]包含最短全局路径将节点i连接到节点j的概率。 任何人知道如何做到这一点在Python?我在这里询问一般的方法或模块。 示例:假设M [I,J] = 1对于j =第(i + 1)%N和0别处。所有将要生成的路径(总是从0开始)是:(0,1,2,...,n)。

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    之前我想说清楚的是它是一个大学作业,我正在寻求帮助理解算法,以便能够实现它。 所以我这项任务的是凸轮在这里找到: https://www.labri.fr/perso/dorbec/AA/projet-uno.pdf 基本上,我们有一组由2 INT一个代表的“卡”,表示卡的颜色,另一个用于数。要完成的工作是查找最长的卡片序列,例如UNO游戏中下一张卡片的颜色或颜色相同或编号相同。 因为在诅咒中已经

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    设X是概率空间上的随机变量(Ω,P),假设X〜U({1,2,3}),这是否意味着空间(Ω,P)是一致的空间。 我试图拿出反例,并没有解决,但我仍然认为这种说法是不正确的。