probability

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    私はTheanosバックエンドでKeras NNを使用しています。私は14の出力クラスで分類問題に取り組んでいます。私は予測されたクラスに関連する確率を加えたい。問題は、predict_proba()の確率がpredict()の予測クラスと一致しないように見えることです。ここでは、コードに1サンプルの出力を加えたものです。 PPRANK = ['pp1', 'pp2', 'pp3', 'pp4',

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    条件付き確率を得るためにテーブルのリストをスイープすることができますか、または各テーブルを個別にスイープする必要がありますか?ここで私はちょうど私が行うために必要なもの positions <- c("forward", "midfield", "defence", "goalkeeper", rep("forward", 5), "defender") nationality <- c(rep

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    2名が試験のために勉強しています。 Xが「B」になる確率は80%です。 Yの確率は90%です。 "B"が得られる確率は91%です。 a。 Xだけが「B」を得る確率はいくらですか? b。 Yだけが「B」を得る確率はいくらですか? c。どちらも「B」を得られない確率はどれくらいですか?

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    Path.GetRandomFileNameは、11個のランダムな文字の暗号強力な文字列を返します。それは8文字+ドット+ 3文字のように構築されています: "b253i5vu.psf"。 charは、小文字または0〜5の数字です。したがって、可能な文字列の数は32^11です。彼らは実際にそれがどのように依存しながら、衝突の可能性は、いくつかのX値であると言う :ので、 は、私の質問はすでにher

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    フレシェ境界不等式式において 、 max(0, P(A) + P(B) − 1) ≤ P(A & B) ≤ min(P(A), P(B)) ( )とP(B) "となるが、可能な限り最小値はP(A)+ P(B)-1? 私の理解によれば、P(A)+P(B)の最大値は1または1未満になる可能性があります。したがって、P(A)+P(B) -1は常に「0」または負になります。可能な方法では、P(A) +P(

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    問題は簡単で、KとNを与えれば、勝ち負けの確率が等しい場合/ 2。 Nは10^6ほどの大きさです。 私は効率的に正確にKの確率Nのゲームのうち、勝利を計算することができますが、それは、少なくともK. が親切に効率的なアプローチを提供するための効率的なようではありません素因数分解を使用。

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    私はRを新規にプログラミングして一般的です。私は2つの異なるデータフレームの勝敗から数えて、勝率を計算したい2つのデータフレームを持っています。私はリストをチェックして、両方のリストにスコアの値が表示されているかどうかをチェックします。実行したい場合は、実行して操作したい場合は、NAを返すだけです。 0.5 0.66 NA NA これは、のために正常に動作します:私は出力がWの長さのリス

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    rand()が[0、1]にランダムな値を一様に生成できると仮定します。次の方法で生成された光線の方向は均一に分布していますか? (私はモンテカルロの統合を行っています。) X = rand() * 2 - 1 Y = rand() * 2 - 1 Z = rand() vec3 dir = vec3(X, Y, Z).normalized()

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    私は学校の割り当てのためにこの問題を見ています。私はこれをよく説明する資料をオンラインで見つけることができないので、私はこのような問題に対する一般的なアプローチを探しています。答えを出したくない場合は、私に説明をしたり、いくつかのリソースを教えてください。 それぞれがサイズmの2つのソートリストをマージしているとします。これは最悪の場合(正確には1つのリストが空になり、他のリストが一致しないため)

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    指数分布を使ってExcelで1000回のシミュレーションを実行する必要がある宿題があります。私は必要なデータをどのように得ることができるかわからない。これは、(少なくとも最初の部分、)質問です: 私はExcelの指数分布の式を使用する方法を考え出したが、私はそれがどの値よりも大きいを返すように取得することはできません私はそれがその機能の本質だと思うが、Excelにコンポーネントのシミュレートされた