变异的扑克牌算法

变异的扑克牌算法

问题描述

一副扑克牌,除去大小王,首先我手里有任意两张牌
然后我要再在剩下的50张里
抽出来5张
用我手里的2张跟抽出来的5张组
成7张牌 其中只要有任意五张牌组成顺子就行,求概率。

解法思路

要转换一下思维,如果按照题目给定的思维进行思考的话,这个过程将会特别复杂

我们可以将这个看做一次性抽取七张牌的问题
那么这个过程就被简化了
五张牌的顺子有一下几种情况
1-5,2-6,…,9-13
一共九种,每张牌又有四种情况那么一共是9*4^5种

了解以上以后
我先给出我的答案然后根据算式解释有什么不对的地方欢迎大家指正

在这里插入图片描述
首先分母不用多解释,52张牌抽取7张一共有以上算式分母的次数

重点在分子
因为分子是一定抽中了顺子的情况
现在我假设 七张牌中有五张牌有顺子 那么剩下的两张牌的可能性就是从
52-5 = 47 张牌中抽取2张 在这里插入图片描述
那么存在顺子的情况又有在这里插入图片描述

最后结果如上
我也不知道正确与否 仅提供思路欢迎大家一起探讨

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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