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    python3-泊松分布

    在实际事例中,当一个随机事件,例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等,以固定的平均瞬时速率λ(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间(面积或体积)内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布P(λ)。因此,泊松分布在管理科学、运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。 泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数,一块产品上的缺陷数,显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。

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    业界 | 谷歌“邪恶”实验:囚徒困境下的 AI,会选择背叛还是合作?

    近些年来,人工智能正在一步步走入我们的生活,因此我们必须了解这些聪明的“大脑”在面对两难境地时会如何选择。为此,谷歌的 DeepMind 团队专门进行了针对性的实验。实验中的两款游戏,都是在博弈论中囚徒困境的理论基础上开发的。 所谓的囚徒困境是两个被捕的囚徒之间的一种特殊博弈,两个共谋犯罪的人被关入监狱,不能互相沟通情况。如果两个人都不揭发对方,则由于证据不确定,每个人都坐牢一年;若一人揭发,而另一人沉默,则揭发者因为立功而立即获释,沉默者因不合作而入狱五年;若互相揭发,则因证据确实,二者都判刑两年。由

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