概率&期望的初学

最新推荐文章于 2025-08-27 12:02:25 发布
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本文探讨了概率问题的两种常见类型：单纯求概率与概率DP问题。通过应用概率的基本性质，可以直接解决前者；后者则需要更深入的理解和技巧。

一：概率部分：

概率部分就有两种情况，一个单纯求概率的，还有一种就是单纯求概率DP的。

1.求概率的就用一些概率的性质直接求解：

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Python 期望：解开概率和决策之谜的隐藏钥匙
iCloudEnd的博客
03-25 185
随机变量的期望是一个数值，表示变量在大量试验或观察中的平均值。在数学上，随机变量 X 的期望用 E(X) 或 μ 表示，定义为：其中 Σx 表示 X 所有可能值的总和，P(X = x) 表示 X 取值 x 的概率。换句话说，随机变量的期望是变量的每个可能值与其对应概率的乘积之和，由每个值出现的概率加权。
概率论零基础入门--张宇
10-24
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。
概率 & 期望 入门题
weixin_45892201的博客
07-10 276
概率&期望 基础题 1 1 题意: 你在一个迷宫里,面前有n扇们,每个门有一个数字k; 如果k为正数,则通过这扇门,走k分钟就能出去, 如果为负数,则通过这扇门走-k的分钟回到迷宫; 走每扇门概率一样.问走出迷宫所需时间的期望值; 思路: 先列式子：分正负二种情况 E(x)=∑i=1k11.0/n∗abs(ai)+∑i=1k21.0/n∗(abs(bi)+E(x))E(x) = \sum_{i=1}^{k_1}1.0/n * abs({a_i}) + \sum_{i=1}^{k_2}1.0/n
概率 && 期望 入门
Marcus-Bao的个人主页
10-08 990
uva11021 题意: 给你K个毛球，每个毛球只能生存一天，但是每个毛球都有pi的概率繁殖i个毛球，问第 m 天后所有毛球死亡的概率。（所有毛球独立存在，互不影响）思路：概率dp因为k只毛球都是相互独立的,我们只需要算出每个毛球m天死亡后的概率dp[m]，然后答案就是 dp[m]k dp[m]^k 。 设dp[i]表示所有毛球第i天后全部死亡的概率. 那么有 dp[i]=p0
离散型概率的期望（入门题集）
qq_41997978的博客
05-04 803
uva12230 : Crossing Rivers (线性期望性质) 题目大意是A,B之间有n条河，每条河有一个长度，每条河都有一条船，速度都为v，当你到一条河的岸边时船的位置是随机的。而你在路上行走的速度为1,求从A到B所花时间的期望。 解法：过河时间是均匀的，分布在L / V (你一来就有船), 3 * L / V （你一来船刚走），则每条河过河的期望时间为2 * L / V。根据线性期望的...
bzoj1076（概率与期望dp入门）
running_in_dark的博客
11-22 1279
题目大意：给定k次弹出宝物的机会，每次随机弹出n种宝物的机会，如果吃过这种宝物的所有前提宝物就可以吃这种宝物，求最优策略的期望得分 看到数据范围果断状压DP- - 不看数据范围害死人- - 至于吃还是不吃 这是个问题 对于这种最优策略的期望DP 我们一般都是从后往前推 枚举每次挑战 枚举此时的状态 枚举宝物是哪种 如果当前的宝物可以吃 就在吃与不吃的后继状态中选择最大值加到当前状态上
35、概率分布、期望导数与机器学习基础
最新发布
fern8的博客
08-27 38
本博客详细介绍了概率分布、期望、信息论基础、KL散度等统计学核心概念，并深入讲解了其在机器学习和强化学习中的应用。此外，博客还涵盖了机器学习的基本目标、训练与测试流程、误差函数、梯度下降优化方法以及深度学习框架（如TensorFlow、Keras和PyTorch）的使用。最后还讨论了过拟合问题及其解决策略，为读者构建完整的机器学习与深度学习知识体系。
lanqiu.zip_初学者互信息
07-14
这通常涉及对联合概率密度函数和边际概率密度函数的估计。 3. Allan方差计算：Allan方差分析涉及到将连续的时间序列数据分段，计算相邻段的平均值之差，然后对这些差值进行平方和时间的平均。MATLAB脚本会实现这一...
Matlab数理统计中常见分布的概率密度与期望方差分析
无论是初学者还是高级用户，均可从中获得关于概率密度函数形态、期望与方差计算方法的深入洞察，进而应用于信号处理、金融风险评估、可靠性工程、生物统计、机器学习模型构建等诸多复杂场景中。
浙江大学出版社《概率与数理统计》第三版：概率初学者宝典
大数定律说明了随机变量序列的平均值以概率收敛到期望值，而中心极限定理则表明在一定条件下，独立随机变量之和趋近于正态分布。 5. 数理统计的基础知识：包括统计量的定义、抽样分布（如t分布、χ²分布、F分布）...
初学者概率统计自学课件及例题解析
以上内容不仅适合初学者自学，而且对于希望深入了解和应用概率统计的读者来说，也是一个非常有价值的学习资源。通过对这些知识点的掌握，学习者可以更好地处理日常生活和专业领域中的随机问题，并能利用这些方法进行...
期望/概率dp入门+题单
矮纸斜行闲作草
03-30 2288
几种常见设转移方程数组的方法 1、设f [ i ]表示的是由i 状态变成 最终状态的期望 2、按照题意直接设 3、把选择的东西加入数组，如f [ i ] [ j ]表示第i个物品选j个的期望 或f [ i ] [ j ]表示有i个A 物品，j个B物品的期望 求转移方程 应优先考虑进行操作后当前状态会怎么样，而不是如何变成当前状态，即先考虑逆向。 如果逆向没有思路，则考虑正向。 也可以先看看边界在哪边，从边界开始递推转移。 例题： Favorite Dice SPOJ - FAVDICE 题意：给定一个n面的
概率与期望总结第一讲
Liu_wherforever的博客
02-22 3181
定义：设当前状态为A，共有n种转移，分别为B1，B2，B3……Bn。 这n种转移发生的概率为p1，p2，p3……pn。 p1+p2+p3……pn=1.0。 我们先来看一看近几年的省选试题，然后再循序渐进慢慢深入体会。 【SHOI 2002】百事世界杯之旅         “……在2003年6月之前购买的百事任何饮料的瓶盖上都会有一个百事球星的名字。只要凑齐所有百事球星的名字，就可以参
概率期望
ylxmf2005's Blog
01-03 441
概率 对于一个随机试验，我们把它所有的可能性放在一个集合中。 如果两个事件 AAA 和 BBB，满足 A∪B=∅A \cup B = \emptyA∪B=∅，即为 AAA 和 BBB 不能同时发生，那么称这两个事件是互斥的。两个互斥事件 AAA 和 BBB 同时发生的概率 P(A∪B)=P(A)+P(B)P(A \cup B) = P(A) + P(B)P(A∪B)=P(A)+P(B)。 如果两个事件 AAA 和 BBB，满足 P(A∩B)=P(A)×P(B)P(A \cap B) = P(A) \time
概率统计Python计算：经典分布数学期望的计算
u012958850的博客
05-11 7852
我们知道Python的scipy.stats包提供了大量的经典分布（如0-1分布、二项分布、泊松分布，均匀分布，指数分布，正态分布……等等），这些经典分布对象拥有计算数学期望的expect函数，该函数的调用接口为 expect(func=x, args).\text{expect(func=x, args)}.expect(func=x, args). 传递正确的分布参数给args就能计算指定随机变量的数学期望值，参数func的缺省值为自变量xxx，传递指定函数即可计算随机变量函数的期望
概率和期望
蒟蒻柴犬首相的博客
11-02 1万+
（在此鸣谢yty提供故事的人物材料）引子概率是一个玄学的东西 。有个认知方面的误区就是，各位oier在小学和初中的时候接触到的概率都是一个叫做“古典概率”的东西，这是很只是概率这一个大旗帜下的一个小喽啰，真正的概率水深着呢。先讲个故事吧（about Pascal & Fermat）by《数学一本通》yty是hh的基友，有一天，yty跟hh说，他对赌博饥渴难耐，hh很无奈，只能陪yty进行了一场赌博。
常见分布的概率分布及期望方差
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04-07 5946
文章转载：https://www.jianshu.com/p/c05bafb52877
如何计算数学期望
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seasongirl的博客
05-05 9万+
数学期望的定义数学期望的计算公式例题1.数学期望的定义 在概率论和统计学中，数学期望（或均值）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 随机变量包括离散型和连续型，数学期望的计算也分离散型和连续型。（1）离散型 如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样...
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至此
09-25 2810
以下写于……好久以前 集训第17天，回家的日子……怎么说来着……指日可期？差不多了，反正马上就要回家啦。 今天是浙大的宋逸群dalao讲的概率与期望部分，下午又补讲了一点数论，因为明天是毒瘤题，要用逆元，哈哈哈，有意思，然后讲课的时候，D班的五位dalao也来听了，哈哈哈，下面才是正经内容 基本概念 随机变量，离散型随机变量，离散型概率，样本空间，这都在下面一个小例题中体现了哈 zcx很...
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