期望专题
概率学 笔记一 - 概率 - 随机变量 - 期望 - 方差 - 标准差（也不知道会不会有二）
概率不用介绍，它的定义可以用一个公式写出： 事件发生的概率 = 事件可能发生的个数 结果的总数 事件发生的概率=\cfrac{事件可能发生的个数}{结果的总数} 事件发生的概率=结果的总数事件可能发生的个数 比如一副标准的 52 张的扑克牌，每张牌都是唯一的，所以，抽一张牌时，每张牌的概率都是 1/52。但是有人就会说了，A 点明明有四张，怎么会是 1/52 的概率。 这就需要精准的指出
2015年总结与2016年期望
2015年度工作述职报告 部门： 设计部 职位： 前端工程师 时间： 2016 年 01 月 11 日 1. 工作中的心得以及收获 一、回顾2015参与的项目： 溯源：质量报告，检测报告，打印BUG 工作台：bootstrap版 --> 微信切换版（张鑫旭）--> SUI框架版 工作台模块：工厂和分仓，经销商，业务员，会员，导购，销管等工
中年男性为何普遍“丧”，在社会的舞台上，中年男性常常被赋予诸多期望和责任
在社会的舞台上，中年男性常常被赋予诸多期望和责任。他们被视作家庭的顶梁柱、事业的中流砥柱，然而，近年来却有越来越多的中年男性呈现出一种普遍的“丧”态。这种现象引起了广泛的关注和思考，究竟是什么原因让曾经意气风发的他们陷入了这样的困境呢？ 一、社会压力的重负 中年男性处于人生的一个关键阶段，此时他们面临着来自多方面的巨大社会压力。 首先，职业压力如影随
hdu 4586 (概率+期望)
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4586 大致题意：有一个骰子有n个面，掷到每一个面的概率是相等的，每一个面上都有相应的钱数。其中当你掷到m个面之一时，你有多掷一次的机会。问最后所得钱数的期望。 思路：设投掷第一次的期望是p,那么第二次的期望是m/n*p,第三次的期望是 (m/n)^2*p......第N次的期望是(m/n)^(N
平均值，标准差，方差，协方差，期望，均方误差
1. 写在前面 平均值，标准差，方差，协方差都属于统计数学；期望属于概率数学。 2. 统计数学 2.1 平均值，标准差，方差 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 方差： 标准差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的。 方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变
hdu5117 Fluorescent DP,期望
题意：n盏灯，m个开关，每个开关控制一些灯，用1表示控制，0表示不控制，异或为1时这盏灯亮，每个开关可开可不开，概率相同。现在问E(x^3)*(2^m)，E为期望，x为亮灯数。 分析：如果求的是E[x]*(2^m)，则可以考虑每一盏灯的状态，O(m)求出使这盏灯亮的方案数。 现在求每种方案下，(x1+x2+x3+...+xn)^3，用0表示不亮，1表示亮，展开即为C*xi*xj*xk，当i,j
sdut2623--The number of steps（概率dp第一弹，求期望）
The number of steps Time Limit: 1000ms Memory limit: 65536K 有疑问？点这里^_^ 题目描述 Mary stands in a strange maze, the maze looks like a triangle（the first layer have one room，the second
概率统计Python计算：连续型自定义分布数学期望的计算（一）
对自定义的连续型随机变量 X X X，设其概率密度函数为 f ( x ) f(x) f(x)，我们可以定义一个概率密度为 f ( x ) f(x) f(x)的rv_continuos的子类（详见博文《自定义连续型分布》）然后调用该子类对象的expect函数计算指定函数 g ( X ) g(X) g(X)的数学期望 E ( g ( X ) ) E(g(X)) E(g(X))。 例1 设在某一规定的
概率统计Python计算：离散型自定义分布数学期望的计算（一）
对非经典分布的随机变量，当然可以按博文《自定义离散型分布》中介绍的方法，自定义rv_discrete（离散型）或rv_continuos（连续型）的子类（详见博文《自定义连续型分布》），然后调用其expect函数计算数学期望。 例1 有3只球，4个盒子，盒子的编号为1、2、3。将球逐个独立地，随机地放入4个盒子中去。以 X X X表示其中至少有一只球的盒子的最小号码（例如 X = 3 X=3 X
[SCU 4519] 来签个到吧 （GCD + 期望）
SCU - 4519 盒子里有若干个球，每个球上面都有一个数字，数字各不相同 每次从中选两个数字 x，y，设 z= |x−y| | x - y | 若 z不在盒子中，则加入这个数 反复执行操作，直到无法再向盒子里加数 随机从盒子中摸出一个球，反复执行这个操作直到所有球都被摸出来过 问最后的期望步数 第一部分的构造： 设所有数的最大公因数是D 则所有数可以表示为 x=k
[LightOJ 1364] Expected Cards （高维期望DP）
LightOJ - 1364 一副扑克牌，不断地从中抽牌 要求四种花色都至少要有给定的张数 其中如果抽到了王牌，可以将其变为任意花色 求满足条件时，抽出的期望张数 刚开始想错了，两张王牌并非在一开始就给定了 而是在游戏中可以视当前情况选择着变的 这两种方式是不一样的 由于牌数其实并不会很多， 复杂度乘一乘发现才 107 10^7级别的，所以直接暴力DP 将两张王牌当
[LightOJ 1342] Aladdin and the Magical Sticks （期望的线性性质+几何分布+邮票收集问题）
LightOJ - 1342 有 N根棍子，每根棍子都有一个权值 其中有若干根可识别的，若干根不可识别的 抽到了可识别的棍子，就不放回，抽到了不可识别的，就要放回 问所有棍子都至少被抽过一次后的期望权值和 根据期望的线性性， E(CX)=CE(X) E(CX) = CE(X) 所以可以对每根棍子求一下它被抽到的期望次数，再乘以它的权值 对于不可识别的棍子，由于它被抽到的概率
[LightOJ 1274] Beating the Dataset （期望DP）
LightOJ - 1274 题目等价于，给定一个开头为 1的 01串， 求其中相邻两个字符不相等的期望对数 一开始煞笔了，其实 YES和 NO的个数是可以直接算出来的 算出来之后，设 dp[i][j][k] dp[i][j][k]为第 i i位，jj表示当前是 YES(1)或 NO(0) k k表示 ii位及以前一共有多少个 YES，然后倒着就推出来了 下一位出现 0
期望25K，我的React知识体系
面经哥只做互联网社招面试经历分享，关注我，每日推送精选面经，面试前，先找面经哥 我最终还是上岸了，花了3天总结了近万字的react知识体系思维导图，分享出来希望能帮助有缘人吧，以下只是部分截图，文中末尾领取👇🏻 发送消息“React知识体系”免费领取思维导图源文件
证明 几何分布 的期望和方差
几何分布 几何分布（Geometric Distribution）描述了在进行一系列独立的伯努利试验时，第一次成功所需的试验次数。假设每次试验成功的概率为 ( p )，则几何分布的概率质量函数（PMF）为： P ( X = k ) = ( 1 − p ) k − 1 p , k = 1 , 2 , 3 , … P(X = k) = (1 - p)^{k-1} p, \quad k = 1,
证明 泊松分布 的期望和方差
泊松分布 泊松分布（Poisson Distribution）是描述在固定时间间隔内某事件发生次数的概率分布，特别适用于稀有事件的统计。假设随机变量 ( X ) 表示在时间间隔 ( t ) 内某事件发生的次数，并且该事件在单位时间内发生的平均次数为 ( \lambda )。那么 ( X ) 服从参数为 ( \lambda ) 的泊松分布，记作 泊松分布的概率质量函数（PMF）为： P (
SGU 495. Kids and Prizes 期望
n个盒子 m个人轮流选 拿走盒子里的奖品 盒子再放回去 求得到奖品的期望 可以求没有被选到的奖品的期望 用n减去就是答案 #include <stdio.h>#include <iostream>#include <algorithm>#include <math.h>using namespace std;int main(){int n,m;while(scanf("%d%
期望14K，某小公司java社招面试经历
面经哥只做互联网社招面试经历分享，关注我，每日推送精选面经，面试前，先找面经哥 面试的是一家几百人的公司，基本面试的考察有八股文，也有按照项目问你的，总的来说比较全面吧 1、java代理模式 只了解过cglib，初始化bean的时候用的，深入就不了解了 2、controller和restcontroller区别 这个没了解过 3、自动装配原理 有点忘了，回答的是spring初始
【机器学习算法】期望最大化（EM）算法概述
期望最大化（EM）算法是一种迭代算法，用于在有未观测变量的情况下，求解概率模型参数的最大似然估计或最大后验估计。以下是对EM算法的原理与应用进行详细地剖析： EM算法原理 E步 - 期望计算：根据当前估计的模型参数，计算隐变量的期望值[1]。这个步骤利用了已知的观测数据和当前的参数估计，来更新隐变量的概率分布。M步 - 最大化：基于E步计算得到的隐变量期望，更新模型参数以最大化似然函数[1]。这
【学术小白成长之路】02三方演化博弈（基于复制动态方程）期望与复制动态方程
从本专栏开始，笔者正式研究演化博弈分析，其中涉及到双方演化博弈分析，三方演化博弈分析，复杂网络博弈分析等等。 先阅读了大量相关的博弈分析的文献，总结了现有的研究常用的研究流程，针对每个流程进行拆解。具体学习每个步骤中的步骤的实现方法和流程。基础性文章，希望对您有帮助，如果存在错误或不足之处，还请海涵。且看且珍惜! 文章目录 1. 期望计算2. 复制动态方程构建3. MATLAB计算期
微软Recall功能争议及其背后的网络安全与用户期望
微软Recall功能争议及其背后的网络安全与用户期望 一、引言 随着技术的迅猛发展，操作系统作为软件生态的基石，其稳定性和用户体验的重要性日益凸显。微软作为操作系统领域的巨头，其每一次的产品更新和功能发布都备受关注。然而，距离微软Build大会刚刚过去15天，其发布的Recall预览版功能便引发了广泛争议，遭到了来自网络安全人士、开发者乃至普通消费者的抵制。本文将围绕Recall功能的争议展开
hdu 5449 Robot Dog（期望+lca）
hdu 5449 Robot Dog（期望+lca） 题目链接：hdu 5449 Robot Dog 解题思路 n有50000，询问次数有100，每次询问的路径点数最多有100，对于不同询问去做动态规划，开一个 dp[u][i] dp[u][i]表示在第u个节点匹配了i个的期望，显然最坏情况下dp数组的每个状态都要遍历到，复杂度为 o(nqp) o(nqp)，不能接受。 换个想法，如果我们
媳妇面试了一家公司，期望月薪20K，对方没多问就答应了，只要求3天内到岗，可我总觉得哪里不对劲。
“20k！明天就来上班吧！” 听到这句话，你会不会两眼放光，激动得差点跳起来？ 朋友媳妇小丽，最近就经历了这样一场“梦幻面试”。然而，事情的发展却远没有想象中那么美好…… “这公司也太好了吧！” 小丽兴奋地宣布喜讯 那天，小丽下班回家，一进门就难掩兴奋地宣布：“我找到新工作啦！20k一个月呢！” 朋友老王听了也很高兴，追问道：“这么厉害？是什么公司啊？面试都问了些什么？” 小丽
离散型最值的期望计算
离散型最值的期望计算 @(概率论) 不同于连续型，可以将问题归结为E|X-Y|的计算。离散型的期望值计算可以通过离散的划分来求解。 比如： 设X,Y相互独立同分布，均服从几何分布 P(X=k)=qk−1p,k=1,2,..., P(X=k) = q^{k-1}p,k = 1,2,...,求E(max(X,Y)) 分析：这一类可以通过对变量取值划分求解。max的含义是，元素的取值上界
UVA 11427 - Expect the Expected(概率递推期望)
UVA 11427 - Expect the Expected 题目链接 题意：玩一个游戏，赢的概率p，一个晚上能玩n盘，如果n盘都没赢到总赢的盘数比例大于等于p，以后都不再玩了，如果有到p就结束 思路：递推，dp[i][j]表示玩i盘，赢j盘的概率,那么一个晚上玩了n盘小于p的概率递推式为： dp(i,j)=dp(i−1,j)∗(1−p)+dp(i−1,j−1)∗p 总和为Q=dp