期望值专题

[动态规划位运算]表达式的期望值

描述 给定如下表达式: A0O1A1O2A2O3A3… OnAn 其中Ai(0<=i<=n)代表操作数,Oi(1<=i<=n)代表算子。有三类算子包括‘&’、‘|’和‘^’,这些算子拥有相同的计算优先级。每个算子Oi以及它后面相邻的操作数Ai,他们可能一起消失,消失的概率为Pi(注意为保证计算精度须使用double型数据)。 例如,对于样例输入中的第一组测试数据期望计算方法

随机规划:求解报童问题期望值模型的算法方案

文章目录 1 引言2 数学模型3 报童问题3.1 直接最优化3.2 样本均值近似3.3 两阶段规划3.4 结果分析 4 在线求教5 相关阅读 1 引言 上一篇关于不确定优化的文章(不确定优化入门:用简单实例讲明白随机规划、鲁棒优化和分布鲁棒优化 )发表后,被部分大佬认为是一篇科普文,有点诚惶诚恐,毕竟我从今年才开始认真学习不确定优化,水平还很有限。 秉承着先了解大概框架再深入学

给定n个结点的树,其中有k个结点是特殊结点(未知),定义好结点:该结点到k个特殊结点的距离之和最小。若随机k个结点为特殊结点,求好结点个数的期望值

题目 思路: 举例: 其中黑色结点为特殊结点,可以看出,每种情况都有一个结点的s值不等于k / 2,但是是好结点,所以最后答案加一。 #include <bits/stdc++.h>using namespace std;#define int long long#define pb push_back#define fi first#define se second#

【从原理到应用,只需3分钟】期望值最大化 EM 算法:睹始知终

期望值最大化算法 EM:睹始知终 算法思想算法推导算法流程E步骤:期望M步骤:最大化陷入局部最优的原因 算法应用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)问题描述输入输出Python代码实现   算法思想 期望值最大化方法,是宇宙演变、物种进化背后的动力。 如果一个公司在制定年终奖标准时,把每个员工一半的奖金和公司价值观挂钩,人们就