概率十大算法？

一、概率十大算法？

概率是一门重要的数学分支，涉及到许多算法和模型。以下是概率领域十大常用的算法：贝叶斯分类器、K-最近邻算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、最大似然估计、马尔可夫链蒙特卡罗法、条件随机场、灰色预测模型、隐马尔可夫模型。这些算法在数据挖掘、机器学习和人工智能等领域有广泛应用。

二、数列概率算法？

等比数列求和公式：Sn=a1+a1q+a1q^2+…+a1q^(n-1)

设一个等比数列的首项是a1,公比是q，数列前n项和是Sn，当公比不为1时

Sn=a1+a1q+a1q^2+…+a1q^(n-1)

将这个式子两边同时乘以公比q，得

qSn=a1q+a1q^2+…+a1q^(n-1)+a1q^n

两式相减，得

（1-q）Sn=a1-a1q^n

所以，当公比不为1时，等比数列的求和公式为Sn=[a1(1-q^n)]/(1-q)

对于一个无穷递降数列，数列的公比小于1,当上式得n趋向于正无穷大时，分子括号中的值趋近于1，取极限即得无穷递减数列求和公式

S=a1/(1-q)

三、概率估算法？

概率估算的方法有以下几个：

1、去尾法。即把每个数的尾数去掉，取整十或整百数进行计算。

2、进一法。即在每个数的最高位上加1，取整十整百数进行计算。

3、四舍五入法。即尾数小于或等于4的舍去，等于或大于5的便入进去，取整十或整百数进行计算。

4、凑十法。即把相关的数凑起来接近10的先相加。

5、部分求整体。即把一个大的整体平均分成若干份，根据部分数求出整体数。

估算是一个汉语词汇，拼音是ɡū suàn，意思是大致推算，近义词是预算、估计。

四、抽奖概率算法？

您好，抽奖概率算法根据不同的情况有不同的计算方法，以下是一些常见的算法：

1. 均等概率算法：每个奖项的中奖概率相等，可以通过随机数生成器来实现。假设有n个奖项，每个奖项的中奖概率为1

，那么生成一个0到n-1之间的随机整数，对应的奖项为中奖奖项。

2. 概率加权算法：每个奖项的中奖概率不相等，需要根据每个奖项的概率大小来计算中奖概率。假设有n个奖项，每个奖项的中奖概率为p1,p2,...,pn，那么可以将概率转换为区间长度，然后生成一个0到1之间的随机浮点数r，找到r落在哪个区间内，对应的奖项为中奖奖项。

3. 按顺序中奖算法：每个奖项的中奖概率不相等，但是中奖顺序已经确定，可以通过计算每个奖项的中奖概率和前面奖项的中奖概率之和，来判断当前随机数对应的奖项。假设有n个奖项，每个奖项的中奖概率为p1,p2,...,pn，那么可以计算出每个奖项的累计概率pi=p1+p2+...+pi-1，然后生成一个0到1之间的随机浮点数r，找到r落在哪个区间内，对应的奖项为中奖奖项。

4. 抽奖次数算法：每次抽奖都有一定的中奖概率，但是可能需要在一定的次数内保证至少有一个中奖，可以通过多次抽奖来实现。假设每次抽奖的中奖概率为p，需要抽n次才能保证至少中一次奖的概率为1-(1-p)^n。可以根据这个概率来确定抽奖的次数。

五、游戏概率算法？

P（A）=A包含的基本事件数/基本事件总数

六、大数概率算法？

大数定律公式：g=log*vn。概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向随机变量各数学期望的算术平均值收敛的定律。

七、金融概率算法？

概率计算方法一：频次算法

即分别考虑每种事件发生的频次，单个事件频次除总频次，即是概率值，或者单个事件频次除以其他事件频次，然后再转化为概率值。

例如：邮件箱中收到大量邮件，有诈骗邮件，有正常邮件。根据统计，诈骗邮件中出现文字：“中奖”占30%，出现“www.”占40%；正常邮件出现“中奖”占1%，出现“www.”占2%。数据统计显示邮箱中诈骗邮件占比为20%，随机抽取一封邮件发现含有“中奖”和“www.”，这封邮件是诈骗邮件的概率是多少。

想直接列出概率算式有点难度，通过频次计算就比较简单。

这封邮件要么是诈骗邮件，要么是正常邮件。

先考虑含有“中奖”和“www.”的正常邮件有多少：(1-20%) x 1% x 2% = 160 %%%

再考虑 含有“中奖”和“www.”的诈骗邮件有多少 20% x 30% x 40% = 240%%%

两者比值 160 ：240 = 2:3

因为这封邮件不是正常邮件就是诈骗邮件，两者的概率之和是1，所以诈骗邮件的概率就是：

3 ：（2+3）= 60%。

从这个例子中可以看出，用频次计算概率，就是分别考虑所有情况发生的频次，然后算出比值，然后再看总概率等于多少，若是互斥事件，总概率就是1，所以频次比就可以转化为概率值。这样用分别考虑各自的频次的方法就能降低思考难度。

再举个取球的例子，两个盒子，甲盒子装有70个白球30个红球，乙盒子装有20个白球80个红球。随意拿出一个盒子，取出一个球看颜色，再放回，连续取20次，发现10个白球10个红球。问拿出的盒子是甲的概率多少。

用频次算法极为简单，分别算频次。

甲盒子中拿出10个白球和10个红球的频次是 0.7^10 x 0.3^10

乙盒子同样算法 0.2^10 x 0.8^10

频次之比就是概率之比，因为是概率之和等于1，就很容易把频次比转化为概率。

在教科书中，针对 这类问题，发明条件概率概念和贝叶斯公式，甚至还用到阶乘的运算，这种做法并不能降低思考的难度，在我看来没有必要。

概率计算方法二：集合对应法：

举例：半径为1的圆，通过上面一点做弦，弦长小于根号2的概率多少

通过画图显示，直观就能判断，弦的数目对应圆上的点，这些点的集合就是弧长，因此弦的数目可以用弧长对应，小于根号2的弦和所有弦的数目就是弧长和圆周长的比值。有了这种对应关系，很容易计算

八、python 排序算法？

1、冒泡排序

它反复访问要排序的元素列，并依次比较两个相邻的元素。

2、选择排序

首次从待排序的数据元素中选择最小(或最大)的元素，存储在序列的开始位置。

3、插入排序

对于未排序的数据，通过构建有序的序列，在已排序的序列中从后向前扫描，找到相应的位置并插入。插入式排序在实现上。

4、快速排序

将要排序的数据通过一次排序分成两个独立的部分。

5、希尔排序(插入排序改进版)

将要排序的一组数量按某个增量d分为几个组，

6、归并排序，首先递归分解组，然后合并组。

基本思路是比较两个数组的面的数字，谁小就先取谁，取后相应的指针向后移动一个。然后再比较，直到一个数组是空的，最后复制另一个数组的剩余部分。

九、python算法作用？

可以做分类。通常是做文本分类。 在此基础上做邮件的垃圾邮件过滤。还有自动识别效果也不错。

这是一个常见的算法。而且用处挺多的。 在语言分析里常用。比如：我有一组文件，想自动分成不同的类别。 再比如我有一个文章，想根据内容，自动分锻落。再比如有很多新闻，可以自动按行业进行分类。

这个算法有自学习，也就是机器学习的扩展。所以可以让算法自动升级精度。开始50-70%，后来可以达到90%的分类精度

十、大数据三大算法？

1. 机器学习算法：决策树，支持向量机，神经网络，k-means聚类算法，AdaBoost；2. 推荐算法：协同过滤，内容推荐算法；3. 预测分析算法：时间序列分析，回归分析，决策树，深度学习。