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P（c _j | x _i）がすでにわかっている場合、i = 1,2、... n; j = 1,2、... k;

計算/推定方法： P（c _j | x _l、x _m、x _n）、ここでj = 1,2、... k; l、m、nはhttp://latex.mathoverflow.net/jsMath/fonts/cmsy10/alpha/120/char32.png {1,2、... n}に属していますか？

数学的には、.NET Frameworkの組み込みメソッドを使用して生成された2つのランダムなGUIDでさえ同一である可能性があると思いますが、数百または数千を生成した場合、それらが衝突する可能性はおおよそどのくらいですか？

世界中のWindowsのコピーごとに1つ生成した場合、それらは衝突しますか？

私が尋ねる理由は、私がたくさんのオブジェクトを作成し、いくつかも破壊するプログラムを持っているからです。そして、それらのオブジェクト（破壊されたものを含む）のいずれかが同一のGUIDを持つ可能性について疑問に思っています。

構造体の配列があり、構造体のフィールドの 1 つが float です。それを選ぶ確率が float の値に比例する構造体の 1 つを選びたいと思います。すなわち

どちらを選択するかを決定する最速の方法は何ですか? これのための機能はありますか？すべての確率フィールドの合計がわかっている場合 (1 ではないことに注意してください)、各 s を反復処理して乱数と比較probability/total_probabilityし、各 s の乱数を変更できますか? すなわち

次のように、「diff」と呼ばれる 2 つのベクトルの差である変数にガウス カーネル密度推定器を当てはめています。

これは機能しますが、差分がすべて 0 のベクトルであるエッジ ケースがあります。その場合、次のエラーが表示されます。

これを回避する方法は何ですか？この場合、本質的に差が 0 で完全にピークに達し、それ以外の場所に質量がない密度を返すようにしたいと考えています。

ありがとう。

6 面ダイスのロール数の変化のオッズ分布を計算しようとしています。たとえば、3d6 の範囲は次のように 3 から 18 です。

私はそれを計算するためにこのphpプログラムを書きました：

内側の $j for ループは、フロア関数とモジュラス関数のマジックを使用して、桁数がサイコロの数である基数 6 のカウント シーケンスを作成するため、3d6 は次のようにカウントされます。

この関数はそれぞれの合計を取るので、3,4,5,6,7,8,4,5,6,7,8,9,5 などとなります。6^3 の可能な結果すべてを調べ、$distribution 配列の 3 から 18 までの対応するスロットに 1 を追加します。かなり単純です。ただし、約 8d6 までしか機能しません。その後、数十億の計算を実行しているため、サーバーのタイムアウトが発生します。

しかし、死ぬ確率は甘いベルカーブ分布に従うので、私はそれが必要だとは思いません。数値計算をスキップして、曲線自体に直接進む方法があるかどうか疑問に思っています。たとえば、80d6 (範囲: 80-480) でこれを行う方法はありますか? 6^80 の計算を行わずに分布を投影できますか?

私はプロのコーダーではなく、確率はまだ私にとって初めてなので、すべての助けに感謝します!

スティーブン

cur_oddsという行を持つMySQLテーブルがあります。これは、その行が選択される確率をパーセントで表したパーセント値です。たとえば、100個のクエリを実行したときに、ほぼその頻度で実際に行を選択するクエリを作成するにはどうすればよいですか？

次のことを試しましたが、確率が0.35の行は、60〜70％の確率で選択されてしまいます。

テーブル内のcur_oddsのすべての値は、正確に1になります。

• 部分観測マルコフ過程で確率関数を実装するために多層NNを使用しようとしています。
• NNへの入力は次のようになると思いました：現在の状態、選択されたアクション、結果の状態。出力は[0,1]の確率です（現在の状態で選択されたアクションを実行すると結果の状態につながる可能性があります）
• トレーニングでは、前述の入力をNNにフィードし、すでに発生した各ケースのoutput=1.0を教えました。

問題：
ほぼすべてのテストケースで、出力確率は0.95に近いです。0.9未満の出力はありませんでした。ほぼ不可能な結果であっても、それはその高い確率を与えました。

PS：これは、起こったケースだけを教えたからだと思いますが、起こっていないケースは教えていません。しかし、エピソードの各ステップで、起こっていないアクションごとにoutput=0.0を教えることはできません。

この問題を克服する方法について何か提案はありますか？または、NNを使用したり、prob関数を実装したりする別の方法でしょうか？

ありがとう

M.MitzenmacherとE.Upfalによる「ProbabilityandComputing 」を読んでいます。2つの要素の比較の確率がどのように計算されるかを理解するのに問題があります。

入力：数値のソートされたリスト（y1、y2、...、yN）。ピボット要素を（ランダムに）探しています。質問：2つの要素yiとyj（j> i）が比較される確率はどれくらいですか？

回答（本から）：シーケンスからの最初の描画でyiまたはyjのいずれかがピボットとして選択される場合、yiとyjが比較されます（yi、yi + 1、...、yj-1、yj）。したがって、確率は2 /（j-i + 1）です。

私にとっての問題は最初の主張です。たとえば、リスト全体から最初の抽選でyiをピックアップすると、yjとの比較が発生し（その逆も同様）、確率は2/nになります。

したがって、むしろ「逆」の主張は真実です-yiまたはyjの前に（yi + 1、...、yj-1）要素のいずれも選択できませんが、「プール」サイズは固定されていません（最初の描画で）確かにNですが、2番目の方が小さいです）。

誰かが著者がそのような単純化された結論をどのように思いついたのか説明してもらえますか？

編集1：いくつかの良い魂が私の投稿を磨きました、ありがとう:-)。

Edit2：リストは最初にソートされます。

ユーザーが時間tに私のウェブサイトにアクセスし、私が気にかけている特定のリンクをクリックする場合とクリックしない場合があります。クリックしたという事実と、クリックしてからの期間を記録します。これを呼び出します。d。

次のようなクラスを作成できるアルゴリズムが必要です。

すべてのインプレッションは一意のIDを取得します。これは、クリックを報告するときに、クリックがどのインプレッションに属するかを示すために使用されます。

インプレッションが報告されてからの経過時間に基づいて、前回のクリックに必要な時間に基づいて、インプレッションがクリックを受け取る確率を返すアルゴリズムが必要です。明らかに、クリックがまだない場合、この確率は時間の経過とともに減少すると予想されます。

必要に応じて、クリック確率を0と見なす上限を設定できます（たとえば、インプレッションが発生してから1時間経過している場合は、クリックが発生しないことを確信できます）。

アルゴリズムは、スペースと時間の両方の効率が高く、エレガントでありながら、できるだけ少ない仮定を行う必要があります。実装のしやすさもいいでしょう。何か案は？

私はlibsvmを使用しており、ドキュメントは、出力分類の精度の信じられている確率を出力する方法があると私に信じさせます。これはそうですか？もしそうなら、誰かがコードでそれを行う方法の明確な例を提供できますか？

現在、私は次のようにJavaライブラリを使用しています