44、概率计算与分布的 Perl 实现

概率计算与分布的 Perl 实现

1. 事件发生概率计算

在概率计算中,我们常常会遇到计算多个独立事件中至少有一个发生的概率的问题。其计算方法很简单,就是用 1 减去所有事件都不发生的概率。以下是使用 Perl 实现的示例代码:

sub some_of {
    return 1 - &none_of;
}
print some_of(0.64, 0.52, 0.5); # 输出 0.9136

上述代码里, some_of 子程序借助这种方法算出了蓝鸟队获胜、股市上涨或者抛硬币正面朝上这些事件中至少有一个发生的概率。

2. 排列与组合

2.1 排列

排列指的是从一组元素里选取若干元素进行排序的方式。例如,有 Albert、Beatrice、Christine 和 Dalton 四个人要进入宫殿大厅,管家需要确定他们的入场顺序。对于四个人的情况,总共有 24 种不同的排列方式,具体如下:

ABCD ABDC   ACDB ACBD   ADBC ADCB
BCDA BCAD   BDAC BDCA   BACD BADC
CDAB CDBA   CABD CADB   CBDA CBAD
DABC DACB   DBCA DBAC   DCAB DCBA

一般来说,对于 n 个元素的全排列,排列数为 $n!$。我们可以用以下 Perl 代码来计算阶乘:

<
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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