Questions marquées «probability-theory»

Questions sur la branche des mathématiques concernée par la modélisation et l'analyse de phénomènes aléatoires.

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Comment aborder le défi Vertical Sticks
Cette question a été migrée à partir de la bourse théorique de l'informatique, car elle peut être répondue sur la bourse de la science informatique. Migré il y a 7 ans . Ce problème est tiré de interviewstreet.com On nous donne un tableau d'entiers qui représente segments de ligne tels …
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L'échantillonnage par rejet est-il le seul moyen d'obtenir une distribution vraiment uniforme des nombres aléatoires?
Supposons que nous avons un générateur aléatoire qui délivre les numéros dans la gamme avec une distribution uniforme et nous devons générer des nombres aléatoires dans la gamme avec une distribution uniforme.[ 0 .. N - 1 ][0..R−1][0..R−1][0..R-1][0..N−1][0..N−1][0..N-1] Supposons que et ne divise pas également ; afin d'obtenir une distribution …
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Algorithme efficace pour générer au hasard deux permutations diffuses et dérangées d'un multiset
Contexte \newcommand\ms[1]{\mathsf #1}\def\msD{\ms D}\def\msS{\ms S}\def\mfS{\mathfrak S}\newcommand\mfm[1]{#1}\def\po{\color{#f63}{\mfm{1}}}\def\pc{\color{#6c0}{\mfm{c}}}\def\pt{\color{#08d}{\mfm{2}}}\def\pth{\color{#6c0}{\mfm{3}}}\def\pf{4}\def\pv{\color{#999}5}\def\gr{\color{#ccc}}\let\ss\gr Supposons que j'ai deux lots identiques de billes. Chaque marbre peut être l'une des couleurs , où c≤n . Soit n_i le nombre de billes de couleur i dans chaque lot.nnncccc≤nc≤nc≤nninin_iiii Soit SS\msS le multiset {1,…,1n1,2,…,2n2,…,1c,…,cnc}{1,…,1⏞n1,2,…,2⏞n2,…,1c,…,c⏞nc}\small\{\overbrace{\po,…,\po}^{n_1},\;\overbrace{\pt,…,\pt}^{n_2},\;…,\;\overbrace{\vphantom 1\pc,…,\pc}^{n_c}\} représentant un lot. Dans la représentation fréquentielle …
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Lissage dans le modèle Naive Bayes
Un prédicteur Naive Bayes fait ses prédictions en utilisant cette formule: P( O= y| X= x ) = α P( O= y) ∏jeP( Xje= xje| Oui= y)P(Oui=y|X=X)=αP(Oui=y)∏jeP(Xje=Xje|Oui=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) où est un facteur de normalisation. Cela nécessite d'estimer les paramètres partir des données. Si nous faisons cela avec …
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Écart entre les têtes et les queues
Considérons une séquence de nnn flips d'une pièce non biaisée. Soit HiHiH_i la valeur absolue de l'excédent du nombre de têtes sur les queues vu dans les premiers iii flips. Définissez H=maxiHiH=maxiHiH=\text{max}_i H_i . Montrer que E[Hi]=Θ(i√)E[Hi]=Θ(i)E[H_i]=\Theta ( \sqrt{i} )etE[H]=Θ(n−−√)E[H]=Θ(n)E[H]=\Theta( \sqrt{n} ). Ce problème apparaît dans le premier chapitre des …
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Déduire les types de raffinement
Au travail, j'ai été chargé de déduire des informations de type sur un langage dynamique. Je réécris des séquences d'instructions en imbriquéeslet expressions , comme ceci: return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y …
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