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    “三门问题”解决方案:换不换?更换策略与贝叶斯策略?附 Java 验证代码

    “三门问题”作为一道经典逻辑推理题,经常被用来考察面试者的数学和逻辑思维能力,面试者需要通过掌握不同事件的属性和限制条件,运用逻辑推理和数学计算,得出不同情境下的概率。今天看到有同学面试遇“三门问题”,其中一个女孩子解答采取最稳妥的概率方法——穷举法,而大部分同学答案是“坚持不换”,选中车的概率永远是 1/n,换不换无所谓。果然经典问题是值得回味的,如果仅把思维固化在开门角度,确实选中概率永远是 1/n;如果看的是“换的角度”,当然如果你记得贝叶斯公式,那这个问题迎刃而解了,数学世界是充满无穷奥妙的!

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    基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 聚类分析算法)

    本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后,采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘,同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析,可以得到几点重要的信息,这里做个总结: 1、对于影响购买自行车行为最重要的因素为:家中是否有小汽车,其次是年龄,再次是地域 2、通过折叠树对于比较想买自行车的顾客群体特征主要是:家里没有车、年龄在45岁一下、不在北美地区、家里也没有孩子(大米国里面的屌丝层次

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