硬币掉落/伯努利公式概率
硬币掉落/伯努利公式概率是指在硬币掉落的过程中，根据伯努利公式计算出硬币掉落的概率。伯努利公式是概率论中的一种计算概率的方法，适用于二项分布的情况。
硬币掉落是指将硬币从一定高度自由落下，观察硬币落地的结果。根据伯努利公式，硬币掉落的概率可以通过以下公式计算：
P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)
其中，P(X=k)表示硬币掉落k次的概率，n表示掉落的总次数，p表示每次掉落为正面的概率，C(n, k)表示组合数。
硬币掉落的应用场景包括概率统计、随机事件模拟等。在游戏开发中，可以利用硬币掉落的概率来模拟一些随机事件的发生，增加游戏的趣味性和挑战性。
腾讯云提供了一系列云计算相关产品，可以帮助开发者构建和部署各种应用。例如，腾讯云的云服务器（CVM）提供了弹性计算能力，可以满足不同规模应用的需求；云数据库（TencentDB）提供了高可用、可扩展的数据库服务；云存储（COS）提供了安全可靠的对象存储服务等。
更多关于腾讯云产品的介绍和详细信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
3回答
我很多次只想从二项式中画一个数字。每个抽签对应于一个特定的概率(从伯努利抽取的概率不同)。请避免循环。
y<-c(1:10)
p<- dpois(y,2) #probability vector
#not working below
rbinom(1,1,p) #only return one value
更新:我使用吉姆M的z=vapply(p,function(z){rbinom(1,1,z)},as.integer(1L))相同的代码，除了伯努利部分，Matlab是67s，但R需要520。
浏览 1提问于2016-10-14得票数 0
回答已采纳
我想模拟伯努利过程。我把一枚硬币扔了N次
initRand();
p = 0.5;
for ( int i=0; i<N; i++) {
x = rand();
if ( x < p ) success();
else failure();
}
现在有两个场景：
(i)在这一点上，我继续投硬币直到2*N：
for (; i<2*N; i++) {
x = rand();
if ( x < p ) success();
else failure();
}
(ii)在这里我重新开始随机序列，并继续下降，直到2*N：
initRand();
for
浏览 3提问于2015-11-01得票数 1
2回答
我被我的结果搞糊涂了。我正在试着解决这个练习： “一枚概率为决定下跌(尾部)的1/3的硬币，在30次尝试的情况下，恰好下跌10次的概率是多少？” 我得到了一个奇怪的结果：1.4592670745133494e-07 (伯努利公式) 我做错了什么？谢谢你的帮助。 def fac(n):
return math.factorial(n)
a = fac(30)
b = fac(10)
c = fac(20)
(a / (b * c)) * (1/3)** 30
=> 1.4592670745133468e-07
浏览 21提问于2019-04-15得票数 0
计算我自己尝试过的伯努利P=0.1在10次中最多成功一次的概率：
pbinom(0,10,.1)
我不知道这是对还是错，因为我不知道这里的“最多”是不是和“至少”一样。
浏览 0提问于2017-04-02得票数 0
1回答
我试图从Bernoulli分布w.r.t计算样本的梯度。(样本为1的)概率p。
我尝试使用tensorflow.contrib.distributions中提供的伯努利分布的实现和基于这个的我自己的简单实现。然而，当我尝试计算梯度时，这两种方法都失败了。
使用Bernoulli实现：
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.distributions import Bernoulli
p = tf.constant([0.2, 0.6])
b = Bernoulli(p=p)
s = b.sample()
g = tf.gradient
浏览 27提问于2017-01-31得票数 4
回答已采纳
2回答
对于一些语法错误和单词的误用，我深表抱歉。
我目前正在使用文本分类，试图对电子邮件进行分类。
经过研究，我发现多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯更常用于文本分类。伯努利只关心这个词是否发生。多项式关心单词出现的次数。
对于高斯朴素贝叶斯，它通常用于连续数据和正态分布的数据，例如:身高，体重，但我们不使用高斯朴素贝叶斯进行文本分类的原因是什么？如果我们将其应用于文本分类，会发生什么不好的事情？
浏览 1提问于2018-02-02得票数 1
3回答
我使用Perl对一个随机变量(Y)进行建模，该随机变量是大约15-40k个独立的伯努利随机变量(X_i)的总和，每个随机变量都有不同的成功概率(p_i)。正式地说，Y=Sum{X_i} Pr(X_i=1)=p_i和Pr(X_i=0)=1-p_i。
我对快速回答查询很感兴趣，比如Pr(Y<=k) (其中给出了k )。
目前，我使用随机模拟来回答这样的问题。我根据其p_i随机抽取每个X_i，然后将所有X_i值相加得到Y'。我重复这个过程几千次，并返回Pr(Y'<=k)的分数。
显然，这并不完全准确，尽管准确性随着我使用的模拟次数的增加而大大增加。
你能想出一种合理的方法
浏览 1提问于2010-12-10得票数 3
我从雅典娜餐桌上随机抽取了1%的伯努利样本。但是，返回的样表大小仅为原表的0.4%。这两个都是拼花的格式。为什么会这样呢？
浏览 12提问于2020-03-09得票数 0
我正计划在Android手机上开发一个具有“硬币翻转模拟”功能(活动)的应用程序。我是3D (OpenGL)的新手，我知道会有很多的努力从零开始构建。因此，我正在寻找一个现有的3D引擎，它能够模拟：
硬币翻转和掉落，使用G-传感器，使用户可以摇/挥动他的手机，以看到硬币翻转。
能够在硬币掉落后得到哪个硬币是上下的。
能够指定有多少硬币在“手中(或虚拟桌子)”
能够在硬币上渲染不同的纹理
模拟必须越真实越好。所以应该有一个内置的重力算法。
欢迎OpenSource，商业也是可以接受的。
有人能给我一些建议吗，或者现有的库，或者算法(重力.)
非常感谢!
浏览 2提问于2010-10-19得票数 0
1回答
我已经通过为我的3类问题绘制相应的学习曲线，比较了NLTK和Scikits中两种朴素贝叶斯实现的性能(伯努利版本，类先验并不重要，因为我为每个类使用了完全相同数量的训练示例)。X轴是训练数据集大小(忽略实际值)，Y轴是精度。我得到了什么。
造成这种性能差异的原因是什么？
浏览 0提问于2013-01-31得票数 1
回答已采纳
我正试图计算100次中的70次(或更少)伯努利试验中成功的可能性。我用Matlab写的。但是，我得到的概率是1(它不可能是1，因为它在所有100个试验中都没有成功)。
我的功能还好吗？
syms k
f = nchoosek(100,k)*0.5^k*0.5^(100-k);
F = double(symsum(nchoosek(100,k)*0.5^k*0.5^(100-k),k,0,70));
如果是的话，我怎样才能在Matlab中得到更精确的结果呢？
谢谢
编辑：我有一个二进制向量，它代表n次试验中的成功/失败(就像抛硬币100次)。我需要我的样本的误差(统计的方法)。但我不知道统计数字
浏览 2提问于2019-11-11得票数 0
回答已采纳
1回答
从另一个泊松过程模拟泊松过程
、、、、
我想知道如何从参数为p的伯努利随机变量的另一个泊松过程中模拟。
为了在区间[0,t]上模拟参数为\lambda的第一泊松过程，通常
pois = rpois(1, \lambda)
v = runif(pois, O, t)
w = sort(v)
现在，我知道我们可以将一个伯努利随机变量与第一个泊松过程的到达时间联系起来，来模拟另一个参数为p * \lambda的泊松过程，但是怎么做呢？
浏览 16提问于2020-02-03得票数 0
2回答
增强R中的分类树
、、
我正在尝试使用R中的gbm包来增强分类树，并且我对从predict函数中获得的预测类型感到有点困惑。
下面是我的代码：
#Load packages, set random seed
library(gbm)
set.seed(1)
#Generate random data
N<-1000
x<-rnorm(N)
y<-0.6^2*x+sqrt(1-0.6^2)*rnorm(N)
z<-rep(0,N)
for(i in 1:N){
if(x[i]-y[i]+0.2*rnorm(1)>1.0){
z[i]
浏览 0提问于2017-03-03得票数 2
回答已采纳
2回答
我试图模拟一个简单的贝努利模拟，也是一个简单的几何模拟在matlab上，因为我是新的matlab，这似乎有点困难。我一直在用这个来更好地理解，但是我没有能够做一个很好的模拟，所以far.Can给我一些帮助或者给我一个好的教程。谢谢。
新编辑:从这里回答:这是我自己的，我试着用它来连接，它正确吗：
如果我们想要在Matlab中模拟Bernoulli分布，可以简单地使用随机数发生器rand来模拟Bernoulli实验。在这种情况下，我们试图模拟抛硬币4次，p= 0.5：
>> p = 0.5;
>> rand(1,4) < p
ans =
1 1
浏览 2提问于2014-09-29得票数 0
回答已采纳
3回答
这个问题可能看起来有点奇怪，但是...
我运行一个用PHP编写的黑手党风格的游戏网站。当玩家犯罪时，他们有机会被“掉落”，比如说一件新的武器。
我现在如何让它工作是因为他们每次犯罪，我运行一个rand() (满分10分)，如果达到10，那么我从firearms_db表中随机选择一行，并将其提供给他们。
我想要做的是，让每种武器都有不同的“掉落”百分比--所以更强大和更昂贵的武器会掉得更少，而便宜的会频繁掉下来。目前，你买便宜的机会和买贵的机会一样多。
有没有人知道我该怎么添加这个？我是否需要向firearms_db中添加另一个具有drop rate值的字段，然后使用该字段？
浏览 0提问于2011-12-27得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在模拟10次抛硬币中抛出反面的概率，并运行该游戏n次。说 N= 100，total_tosses =n* 10 = 10000 N= 1000，total_tosses =n* 10 = 100000 N= 100000，total_tosses =n* 10 = 1000000 我知道掷硬币的期望值是0.5 在10次试验中，我预计会有5/10的反面 但模拟10次n次试验产生了一些有趣的结果，我无法理解…… import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
# will
浏览 16提问于2019-06-04得票数 1
回答已采纳
1回答
区间内的r预测
、、、、
关于预测的快速问题。
我试图预测的值要么是0，要么是1(它被设置为数字，而不是一个因素)，所以当我运行随机森林时：
fit <- randomForest(PredictValue ~ <variables>, data=trainData, ntree=50)
并预测：
pred<-predict(fit, testData)
我所有的预测都在0到1之间--这就是我所期望的--我想--可以解释为1的概率。
现在，如果我使用gbm算法完成相同的过程：
fitgbm <- gbm(PredictValue~ <variables>, data=trai
浏览 2提问于2015-02-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个关于伯努利面具的问题。
据我所知，掩码应该取决于速率(概率) p。(例如，如果p=为0.5，并且掩码是一个带有size=2的数组A，那么掩码应该类似于: 0,1或1,0)。大多数theano代码使用bernoulli，如下所示：
rs = np.random.RandomState(1234)
rng = theano.tensor.shared_randomstreams.RandomStreams(rs.randint(999999))
掩码= rng.binomial(n=1，p=(0.5)，size=A.shape)
但当我测试它时，我发现掩码也可以是0,0或1,1，这对我来说
浏览 3提问于2015-08-13得票数 2
对于逻辑回归的概率解释，我在发展直觉方面遇到了问题。具体地说，为什么将逻辑回归函数的输出视为概率是有效的？
浏览 3提问于2012-06-27得票数 2
回答已采纳
我希望使用GBM包进行逻辑回归，但它给出的答案略高于0-1范围。我已经尝试了0-1预测的建议分布参数(bernoulli和adaboost)，但这实际上比使用gaussian更糟糕。
GBM_NTREES = 150
GBM_SHRINKAGE = 0.1
GBM_DEPTH = 4
GBM_MINOBS = 50
> GBM_model <- gbm.fit(
+ x = trainDescr
+ ,y = trainClass
+ ,distribution = "gaussian"
+ ,n.trees = GBM_NTREES
+ ,shrinkage
浏览 0提问于2011-12-07得票数 8
回答已采纳
2回答
使用R，针对不同样本大小(n= 10，15，20，25，30，50,100,150,200)，从伯努利(P)生成数据，p= 0.01，0.4，0.8
我知道如何使用rbinom函数在一种情况下做到这一点。就像第一个场景: rbinom(n=10，size=1，p=0.01)。
我的目标是构建一个可以计算所有这些场景的函数，防止我单独计算所有这些场景。
浏览 25提问于2020-11-15得票数 0
假设我有一个简单的程序，它用一个表达式指定的给定概率来模拟抛硬币。它可能看起来像这样：
# This is the probability that you will get heads.
$expr = "rand < 0.5"
def get_result(expr)
eval(expr)
end
def toss_coin
if get_result($expr)
return "Head"
else
return "Tail"
end
end
现在，我还想告诉用户获得Head的概率是多少。
浏览 3提问于2014-01-13得票数 0
2回答
当我练习这个概率时，我发现了这个问题，我对如何解决这个问题感兴趣！你能解释一下吗！
这不是我的作业。这是的一张旧的。所以我只想练习！
我只是在此重申这个问题。
我们有两枚硬币，一枚公平，一枚有偏见。带着有偏见的硬币的概率是1/20，我们闭上眼睛，从这两枚硬币中选出一枚，然后抛两次。每枚硬币被选中的概率为1/2。计算下列事件的概率：
1分使头部在fi第一掷。
3由于两枚硬币都是头部，所以选择了公平的硬币。
浏览 7提问于2013-11-29得票数 0
我正在遵循https://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/uADA/12/lectures/ch12.pdf提供的课堂讲稿
我不明白EQ12.4和12.5怎么来的，
为什么伯努利概率在分母中有1-p(x)，
为什么p(x) = \exp(\beta + \beta^Tx)
以及log \frac{p(x)}{1-p(x)}如何计算为\beta + \beta^Tx。
一般来说，\beta是模型的参数，但我不太明白日志表达式是如何计算出来的。是否有一些用于计算日志表达式的数学公式被跳过？这一点对我来说至关重要，因为这些值在eq 12.10中被替换，其中p(x) = \exp
浏览 0提问于2019-10-20得票数 2
回答已采纳
1回答
二元交叉熵是如何工作的？
、、、、
假设我试图用logistic回归对一些数据进行分类。
在将汇总数据传递到逻辑函数(在范围$$中规范化)之前，必须对权重进行优化，以获得预期的结果。为了为分类目的寻找最优权重，必须找到相对最小的误差函数，这可以是cross熵。
据我所知，交叉熵测量两个概率分布之间的量化，由位两种概率分布的同一事件集之间的差异来衡量。
由于某些原因，交叉熵等价于负对数似然。$p$和$q$两种概率分布之间的交叉熵损失函数定义为：
$$H(p，q)=-\sum_{x}p(x)\，log_e(q(x))$$
据我所知，如果我们期望函数的二元结果，那么对Bernoulli随机变量进行交叉熵损失计算是最优的。
根据定义，伯
浏览 0提问于2018-07-13得票数 5
回答已采纳
1回答
我试图用Python模拟一个简单的随机过程，但没有成功。该过程如下：
x(t + δt) = r(t) * x(t)
其中r(t)是伯努利随机变量，可以假设值为1.5或0.6。
我尝试过以下几种方法：
n = 10
r = np.zeros( (1,n))
for i in range(0, n, 1):
if r[1,i] == r[1,0]:
r[1,i] = 1
else:
B = bernoulli.rvs(0.5, size=1)
if B == 0:
r[1,i] = r[1,i-1] * 0
浏览 36提问于2021-02-15得票数 1
6回答
当我用isWinConfidence替换isWinDefault时，我得到了截然不同的结果。我觉得它们应该是一样的。是不是我的代码中有一个bug或者我误解了一个统计属性？
这个测试的目的是模拟多次抛硬币1x vs硬币。
问题是
如果P(x)是70%，那么p(x) * 100是否应该在70%的情况下是>=，不是吗？
谢谢。
private void TestWin()
{
double headsUp = 0;
double testRuns = 100;
for (double i = 0; i < testRuns;
浏览 3提问于2010-10-18得票数 6
回答已采纳
2回答
我真的不太明白实际分配的区别= Adaboost或bernoulli
library(MASS)
library(gbm)
data=Boston
data$chas = factor(data$chas)
ada_model = gbm(chas~ . , data, distribution ='adaboost')
bern_model = gbm(chas ~ . , data, distribution = 'bernoulli')
ada_model
bern_model
我不明白为什么伯努利没有给出任
浏览 0提问于2015-11-18得票数 0
1回答
我正在尝试理解SciPy二项式，我在使用scipy手册时没有取得任何进展。
我可以用NumPy随机模拟抛硬币。
import numpy as np
print('Simulating the result of a single fair coin flip ')
n = 1
p = 0.5
result = np.random.binomial(n,p)
if result == 1:
print('1')
print('Heads')
else:
print('0')
print('
浏览 0提问于2021-04-03得票数 0
1回答
我正在尝试理解EM算法是如何工作的，我指的是这些，。
我知道这里发生了什么，我们随机取θ( a)，θ( b)，对于每次抛硬币，我们计算P(硬币a)，P(硬币b)，并重新计算THETA(a)，THETA(b)。
我不能理解的是初始theta值背后的推理。如果我在开始时对两个theta值取相同的值会怎么样？在这种情况下，两个硬币的θ将总是相同的？
浏览 1提问于2015-12-10得票数 0
我有一项任务是使用蒙特卡罗方法来评估一个不公平的硬币翻转，并确定在n个模拟中从n个翻转中得到n个头部的概率。我的教授提供的指南(底部)对于如何根据不公平的硬币调整它是没有意义的。我已经包括了我开始编码的内容，但它还远未完成。我怎样才能调整蒙特卡罗来为一枚不公平的硬币工作呢？
问题：
假设你有一枚硬币是不公平的，有一个头的概率是p。我们感兴趣的是，在总共的nflips翻转中，能看到确切的人头的概率。编写一个函数，将这些参数用于在nsim模拟中计算这个概率(总共有四个参数)，并在几个不同的值上测试它。提示:在示例函数中使用prob参数。
nsim <- 10000
nheads <-
浏览 4提问于2022-04-21得票数 1
回答已采纳
3回答
PDF库管理和查看器
、、、
我寻找一个PDF浏览器，它也提供了某种类型的文档管理。我有很多PDF文件，我想标记，分类，…
然后，我寻找至少具有以下功能的PDF查看器：
免费
查看PDF文件(编辑或高亮显示工具为佳)
打开PDF文件(作为默认应用程序)
允许标记文件
根据标签或其他属性管理文件
在Windows上工作
我找到了一个不错的贝努伯PDF，但是当它被选择为默认程序时，它不会打开PDF文件。
浏览 0提问于2014-09-11得票数 5
回答已采纳
2回答
问题:如何使用连续映射- 来建模二进制序列？
概念:，并矢映射，也称为伯努利移位映射，表示为x(k+1) = 2x(k) mod 1。在中，解释伯努利映射是一个连续映射，并用作移位映射。下文将对此作进一步解释。
数字轨迹可以通过将其划分为适当的区域并指定一个符号来表示。符号轨道是通过写下对应于其轨道中点所访问的连续分区元素的符号序列来获得的。人们可以通过研究系统的符号轨道来了解系统的动力学。此链接还表示Bernoulli移位映射用于表示符号动力学。
问题：
伯努利移位映射是如何用来生成二进制序列的？我尝试过这样做，但这不是Link2中的文档所解释的。因此，我获得了Map的数字输出，并以以下方式
浏览 8提问于2015-05-09得票数 6
回答已采纳
我使用的是H2O 3.10.4.1
我试图用其他模型的一些初步预测来拟合Bernoulli模型和GBM，而且我比开始预测更有可能。我用泰坦尼克号的数据复制了它。
我可以用R的gbm来做我想做的事。R的gbm.fit要求在链接标度上进行偏移，这是不受限制的，它可能是很高的或非常低的负值。
但是，当我尝试在H2O GBM中执行同样的操作时，它会引发一个错误：
GBM模型的water.exceptions.H2OModelBuilderIllegalArgumentException:非法论证: GBM_model_R_1489164084643_3568。详细信息:在字段上的错误：_offset
浏览 0提问于2017-03-16得票数 1
1回答
如何预测某人会点什么？
、、、
假设X教授每天下午5点在办公室后去路边的茶馆。到达那里后，他抛出一枚硬币，并点菜茶或咖啡。店主Y已经观察了一个月了。通过看一些电影，他学到了一点可能性。Y想预测教授每天要点什么。
我有三个问题需要解决：
(i)请为Y.建立一个数学模型，精确地描述和证明。
(ii)如有需要，可就该模型提出解决办法，然后
(iii)编写一个算法，说明Y如何预测X的顺序。
浏览 0提问于2023-05-27得票数 1
回答已采纳
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB
gnb = GaussianNB()
y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d" % (iris.data.
浏览 1提问于2014-09-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在对发票和收据进行分类，我将使用伯努利模型。
这是朴素的贝叶斯分类器：
P(c=x)=P(x=c)x P(c) / P(x)
我知道如何计算P(c)类的先验概率，因为我们假设所有的单词都是独立的，所以我们不需要P(x)。
现在公式是这样的:p(C_X_X_X)=P(x_x_(C))x P(c)，为了计算P(X_X_C)，我们用似然法计算所有的词概率P(C_X_X_X)=P(X_1_X_C)P(X_2_C)*P(X_3_C).
我的问题是，在计算了它的相似程度后，我是否需要用P(c)乘以它，P(C_X_X)=P(X_1_C)P(X_2_C)*P(X_3_C)...*P(C)？
浏览 2提问于2015-11-12得票数 1
回答已采纳
我正在尝试用python在字典中存储前1000个伯努利数。起初，我只是按原样存储数字。所以我得到了一个溢出错误。现在，在看完前面的答案后，我想到了使用十进制模数。
所以就是这样了
-52185074799615138018905963924212613610369356243122583250653791432959483008120407038487660958369745987347624723006386258028842570827868839566798249640108415650511751677174517473289119352826395839723724701055871
浏览 4提问于2017-11-18得票数 0
1回答
我刚刚开始学习pymc3，所以我可能会以完全错误的方式来思考这个问题。
假设我们观察到一个由10个布尔值组成的向量。
感兴趣的过程生成(观察到)具有参数theta1的伯努利分布的布尔值。因此，我定义了一个Beta先验，而不是theta1，并定义了一个长度为10的变量，它是来自Bernoulli(theta1)的样本。
然而，这个真实样本有时会受到将真实数据切换为0的干扰，概率为theta2。因此，我定义了一个切换到0的概率伯努利(Theta2)。
切换值是观察值。我不确定如何告诉模型我观察到了切换的变量，即我不确定如何将模型与观察到的数据进行拟合。
这就是我现在所拥有的，我有点被卡住了：
#
浏览 0提问于2018-11-11得票数 2
我们非常喜欢ebegin、eend、eerror、eindent等命令在Gentoo上使用的Portage和其他工具的样式。绿色-黄色-红色子弹和标准布局使得非常快速地发现错误，否则将是非常灰色的命令行输出。
#!/bin/sh
source /etc/init.d/functions.sh
ebegin "Copying data"
rsync ....
eend $?
产生与以下类似的产出：
* Copying data... [ OK ]
因此，我们在一些常见的s
浏览 0提问于2012-01-23得票数 3
1回答
在二进制分类中，如何使用sklearn.naive_bayes python模块来预测具有5个分类变量(而不是二进制)的输入类？
浏览 0提问于2016-01-19得票数 0
回答已采纳
1回答
我不得不在Linux内核的源代码中修改一些TCP算法。在其中，我必须按如下方式计算拥塞窗口：
cwnd = cwnd (1-x^alpha) where alpha and x are float type and satisfy 0<x<1, alpha >0.
通常，必须使用#include Math.h和pow()函数，对吗？
但我不知道指数计算是否会使运算变慢。
所以，我认为伯努利不等式
(1-a)^x < 1-ax where 0<a<1
所以在我的例子中，我可以使用伯努利公式来近似计算。
x^alpha = (1-(1-
浏览 0提问于2014-04-30得票数 1
1回答
这是一个掷硬币的游戏。你投入了一定数量的钱，如果你抛出的硬币是正面，你会赚到你投入的两倍，如果是尾巴，你会失去所有
不破产并最大化收益的最佳策略是什么？
你想抛多少次硬币就抛多少次，硬币是没有偏向的。
浏览 0提问于2020-06-20得票数 0
我生成一个单一的硬币粘贴在200x200大小的白色背景上的图像。这枚硬币是随机从8欧元硬币图像中选出的(每枚硬币一张)，并有：
随机旋转；
随机大小(非固定界)；
随机位置(使硬币不被裁剪)。
下面是两个示例(添加了中心标记)：
我正在使用Python +Las格涅。将彩色图像输入到输出层由两个线性神经元组成的神经网络中，一个为x，一个为y，与生成的硬币图像相关联的目标是硬币中心的坐标(x，y)。
我尝试过(来自)：
具有不同层数和单位数的密集层结构(最大500层)；
卷积结构(输出前有2个致密层)；
平方差之和(MSE)作为损失函数；
目标坐标在原始范围0
浏览 3提问于2016-01-24得票数 11
回答已采纳
考虑一个PPT区分器D。现在，如果我给它一个输入(位字符串) x，如果x以1和0结尾，则输出1。我们知道这样的区别者存在，并且经常被作为一个例子多次被举出来。
现在考虑另一个不同的策略，在输入x上，它检查x是0^n还是1^n。如果是，则输出0。否则它会抛硬币。如果结果是头，则输出1，否则输出0。
我的问题是--根据我们在密码学中所作的假设，这种区分有效吗？
我认为它应该是有效的，因为我们的区别是PPT，可以使用随机数生成器(因此硬币抛出)。谁能确认一下。
浏览 0提问于2021-02-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两个功能，就是推送通知。
努格特(7.0) (工作不高于24)
Uri SoundUri = RingtoneManager.getDefaultUri((RingtoneManager.TYPE_NOTIFICATION));
Notification notification = new Notification.Builder(first.this)
.setVibrate(new long[] { 350, 350})
.s
浏览 6提问于2019-10-11得票数 3
回答已采纳
试图通过转移“做贝叶斯数据分析”(Kruschke)一书中的一些模型来学习PyMC。一个基本的例子(来自Ch。9)假设一组硬币是按照p~Bern(theta)分配的，其中θ来自具有固定参数的Beta分布(“薄荷”)。下面是我如何对其进行编码(在PyMC2中)：
import pymc as pm
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sbn
from pymc.Matplot import plot as mcplot
from pymc import Bernoulli, Beta
浏览 0提问于2015-03-09得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
