我正在使用J编程语言,我尝试从概率列表中创建一个计算熵的动词(事件的结果,公式在python/pesudocode中是这样的:-sum([p*log(p,2) for p in ps]))。我尝试过使用复合(@:)的版本工作,但是基于钩子和叉子的版本似乎在做其他事情,我关心为什么要做。我试着用钩子和叉子摸索,这个案例确实证明了我的直觉是错误的。+/ (- * 2&^.) probs我问题的重点不是“如何计算JS中的概率熵”,而是“为
我目前已经开始研究图形化的概率模型。我读过Avi Pfeffer写的关于Figaro概率编程语言的书“实践概率编程”。作为练习,我正在尝试从学习集学习正态分布的参数。我用一个重要的抽样算法来推断均值和方差。expectedVarianceVal)the mean = 49.905560193556994这就像观察值对参数的概率分布没有任何影响