参数学习——糖果问题(人工智能期末复习)
之前看了好久都不知道这题咋写,后来看了这篇机器智能-高频问题:糖果问题,大概看明白了,其实主要围绕着这两个公式

光看公式也看不懂,还是要结合题目来
己知有草莓味和酸橙味两种类型的糖果,分别放入5种不同的包装之中,
h1包装中100%是草莓味
h2包装中75%是草莓味25%是酸橙味
h3包装中50%是草莓味50%是酸橙味
h4包装中25%是草莓味75%是酸橙味
h5包装中100%是酸橙味
假定h1,h2… h5的先验分布概率为<0.1,0.2,0.4,0.2,0.1>,每次拿出糖果是相互独立的且不影响袋子里面糖果的比例,试回答下列问题:
(1)假定拿出的2个糖果都是草莓味,请分别计算每拿出一个糖果后h1到h5的概率值;
(2)在(1)的基础上计算下个糖果为草莓味,酸橙味的概率。
解:
(1)
- 拿出的第一个是草莓味
分别计算拿出的第一个是草莓味(d)的前提下从hi包装拿出的概率
P(h1|d) = 0.1×1×a=0.1a
P(h2|d) = 0.2×0.75×a=0.15a
P(h3|d) = 0.4×0.5×a=0.2a
P(h4|d) = 0.2×0.25×a=0.05a
P(h5|d) = 0.1×0×a=0
进行归一化:0.1a+0.15a+0.2a+0.05a+0=1 → a=2
因此
P(h1|d) = 0.1×1×a=0.2
P(h2|d) = 0.2×0.75×a=0.3
P(h3|d) = 0.4×0.5×a=0.4
P(h4|d) = 0.2×0.25×a=0.1
P(h5|d) = 0.1×0×a=0 - 拿出的第二个还是草莓味
P(h1|d) = 0.1×1×1×a=0.1a
P(h2|d) = 0.2×0.75×0.75×a=0.1125a
P(h3|d) = 0.4×0.5×0.5×a=0.1a
P(h4|d) = 0.2×0.25×0.25×a=0.0125a
P(h5|d) = 0.1×0×0×a=0
进行归一化:0.1a+0.1125a+0.1a+0.0125a+0=1 → a=40/13
所以
P(h1|d) = 0.1×1×1×a=0.3
P(h2|d) = 0.2×0.75×0.75×a=0.346
P(h3|d) = 0.4×0.5×0.5×a=0.3
P(h4|d) = 0.2×0.25×0.25×a=0.038
P(h5|d) = 0.1×0×0×a=0
(2)在第一题的基础上我们已经计算出了拿的包装是hi的概率,这一问就利用P(hi|d)来预测下一个糖的概率
在已知拿出了前两个都是草莓味(d)的前提下,预测下一个糖是草莓味(X)的概率
P(X|d) = ∑P(X|hi)P(hi|d) = 1×0.3+0.75×0.346+0.5×0.3+0.25×0.038+0 = 0.719
在已知拿出了前两个都是草莓味(d)的前提下,预测下一个糖是酸橙味(Y)的概率
P(Y|d) = ∑P(Y|hi)P(hi|d) = 0+0.25×0.346+0.5×0.3+0.75×0.038+0 = 0.265
再换一题试试看
已知有5种包含的糖果:
h1:草莓味100%
h2:草莓味80%、酸橙味20%
h3:草莓味50%、酸橙味50%
h4:草莓味20%、酸橙80%
h5:酸橙味100%
5种包装的先验概率分别是10%、20%、30%、10%、30%
假定依次从袋子里拿出3个糖果分别是草莓味、酸橙味、酸橙味包装内的糖果数量是无穷多的,回答下列问题
1)分别计算该袋子为h1到h5的概率;
2)下一个糖果是草莓味和酸橙味的概率
(1)
- 拿出的第一个是草莓味
P(h1|d) = 0.1×1×a=0.1a
P(h2|d) = 0.2×0.8×a=0.16a
P(h3|d) = 0.3×0.5×a=0.15a
P(h4|d) = 0.1×0.2×a=0.02a
P(h5|d) = 0.3×0×a=0
进行归一化:0.1a+0.16a+0.15a+0.02a+0=1 → a=100/43
因此
P(h1|d) = 0.1×1×a=0.23
P(h2|d) = 0.2×0.8×a=0.37
P(h3|d) = 0.3×0.5×a=0.35
P(h4|d) = 0.1×0.2×a=0.05
P(h5|d) = 0.3×0×a=0 - 拿出的第二个是酸橙味
P(h1|d) = 0.1×1×0×a=0
P(h2|d) = 0.2×0.8×0.2×a=0.032a
P(h3|d) = 0.3×0.5×0.5×a=0.075a
P(h4|d) = 0.1×0.2×0.8×a=0.016a
P(h5|d) = 0.3×0×1×a=0
进行归一化:0+0.032a+0.075a+0.016a+0=1 → a=1000/123
所以
P(h1|d) = 0.1×1×0×a=0
P(h2|d) = 0.2×0.8×0.2×a=0.26
P(h3|d) = 0.3×0.5×0.5×a=0.61
P(h4|d) = 0.1×0.2×0.8×a=0.13
P(h5|d) = 0.3×0×1×a=0 - 拿出的第三个还是酸橙味
P(h1|d) = 0.1×1×0×0×a=0
P(h2|d) = 0.2×0.8×0.2×0.2×a=0.0064a
P(h3|d) = 0.3×0.5×0.5×0.5×a=0.0375a
P(h4|d) = 0.1×0.2×0.8×0.8×a=0.0128a
P(h5|d) = 0.3×0×1×1×a=0
进行归一化:0+0.0064a+0.0375a+0.0128a+0=1 → a=10000/567
所以
P(h1|d) = 0.1×1×0×0×a=0
P(h2|d) = 0.2×0.8×0.2×0.2×a=0.11
P(h3|d) = 0.3×0.5×0.5×0.5×a=0.66
P(h4|d) = 0.1×0.2×0.8×0.8×a=0.23
P(h5|d) = 0.3×0×1×1×a=0
(2)
下一个糖是草莓味(X)的概率
P(X|d) = ∑P(X|hi)P(hi|d) = 0.8×0.11+0.5×0.66+0.2×0.23 = 0.464
下一个糖是酸橙味(Y)的概率
P(Y|d) = ∑P(Y|hi)P(hi|d) = 0.2×0.11+0.5×0.66+0.8×0.23 = 0.536
相关文章:
参数学习——糖果问题(人工智能期末复习)
之前看了好久都不知道这题咋写,后来看了这篇机器智能-高频问题:糖果问题,大概看明白了,其实主要围绕着这两个公式 光看公式也看不懂,还是要结合题目来 己知有草莓味和酸橙味两种类型的糖果,分别放入5种不同…...
【深度学习】注意力机制(六)
本文介绍一些注意力机制的实现,包括MobileVITv1/MobileVITv2/DAT/CrossFormer/MOA。 【深度学习】注意力机制(一) 【深度学习】注意力机制(二) 【深度学习】注意力机制(三) 【深度学习】注意…...
螺旋矩阵算法(leetcode第59题)
题目描述: 给你一个正整数 n ,生成一个包含 1 到 n2 所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的 n x n 正方形矩阵 matrix 。示例 1:输入:n 3 输出:[[1,2,3],[8,9,4],[7,6,5]] 示例 2:输入&#…...
SQL Server 服务启动报错:错误1069:由于登录失败而无法启动服务
现象 服务器异常关机以后,SQL Server服务无法启动了。 启动服务时报错: 错误1069:由于登录失败而无法启动服务 解决办法 我的电脑–控制面板–管理工具–服务–右键MSSQLSERVER–属性–登录–登陆身份–选择"本地系统帐户" 设置完成后&am…...
“ABCD“[(int)qrand() % 4]作用
ABCD[(int)qrand() % 4] 作用 具体来说: qrand() 是一个函数,通常在C中用于生成一个随机整数。% 4 会取 qrand() 生成的随机数除以4的余数。因为4只有四个不同的余数(0, 1, 2, 3),所以这实际上会生成一个0到3之间的随…...
Vue2面试题:说一下组件通信有哪些方式?
父传子 1、自定义属性 props:在父组件中,给子组件绑定一个自定义属性,在子组件中,通过props进行接收 2、$parent:直接访问父组件实例的属性和方法 3、$attrs:在父组件中,给子组件绑定一个自定义…...
C# 两个日期比较大小
文章目录 C# 两个日期比较大小直接比较大小工具类DateTime.Compare C# 两个日期比较大小 直接比较大小 string ed "2023-12-13 09:27:59.000";//过去式DateTime nowDateTime DateTime.Now;DateTime expirationDate Convert.ToDateTime(ed);//质保期 长日期DateT…...
路由基本原理
目录 一、路由器概述 二、路由器的工作原理 三、路由表的形成 四、路由配置 1.连接设备 2.进入系统模式 3.进入接口模式 4.配置网络 5.下一跳的设置 6.设置浮动路由 7.设置默认路由 一、路由器概述 路由器(Router)是一种用于连接不同网络或子…...
配置本地端口镜像示例
镜像概念 定义 镜像是指将指定源的报文复制一份到目的端口。指定源被称为镜像源,目的端口被称为观察端口,复制的报文被称为镜像报文。 镜像可以在不影响设备对原始报文正常处理的情况下,将其复制一份,并通过观察端口发送给监控…...
使用FluentAvalonia组件库快速完成Avalonia前端开发
前言 工欲善其事必先利其器,前面我们花了几篇文章介绍了Avalonia框架以及如何在Avalonia框架下面使用PrismAvalonia完成MVV模式的开发。今天我们将介绍一款重磅级的Avalonia前端组件库,里面封装了我们开发中常用的组件,这样就不用我们自己再写组件了。专注业务功能开发,提…...
JAVA实体类集合该如何去重?
JAVA实体类集合该如何去重? 最近在工作中经常遇到需要去重的需求,所以特意系统的来梳理一下 有目录,不迷路 JAVA实体类集合该如何去重?单元素去重方法一:利用Set去重方法二:利用java 8的stream写法…...
修改Element UI可清空Input的样式
如图所示,修改Input右侧的清空按钮位置: <el-input class"create-catalog-ipt"placeholder"请输入相关章节标题"v-model"currentCatalogTitle"clearable /> // SCSS环境 ::v-deep {.create-catalog-ipt {input {he…...
Java常用注解
文章目录 第一章、Java注解与元数据1.1)元数据与注解概念介绍1.2)Java注解的作用和使用1.3)注解的分类 第二章、Mybatis框架常用注解2.1)Mybatis注解概览2.2)常用注解MapperScanMapperSelectInsertUpdateDeleteParam结…...
golang实现同步阻塞、同步非阻塞、异步非阻塞IO模型
一、同步阻塞IO模型TCP和HTTP示例 同步阻塞IO符合我们的直觉认知,应用程序从TCP连接接收数据缓冲区接受数据,如果没有数据就等待——此处就是阻塞,如果有数据需要把数据从内核空间读取到用户空间——此处就是同步。 在Go语言中进行同步阻塞IO编程TCP交互,可以使用标准库中…...
java SSM教师工作量管理系统myeclipse开发mysql数据库springMVC模式java编程计算机网页设计
一、源码特点 java SSM 教师工作量管理系统是一套完善的web设计系统(系统采用SSM框架进行设计开发,springspringMVCmybatis),对理解JSP java编程开发语言有帮助,系统具有完整的源代码和数据库,系统主要…...
大数据技术之Hive(超级详细)
第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 …...
NVMe over Fabrics with SPDK with iRDMA总结 - 1
1.0 Introduction简介 NVM Express* (NVMe*) drives are high-speed, low-latency, solid-state drives (SSDs), that connect over the server Peripheral Component Interconnect Express* (PCIe*) bus. NVM Express* (NVMe*) 硬盘是高速、低延迟的固态硬盘 (SSD),通过服…...
【PTA刷题】求链式线性表的倒数第K项(代码+详解)
文章目录 题目代码详解 题目 给定一系列正整数,请设计一个尽可能高效的算法,查找倒数第K个位置上的数字。 输入格式: 输入首先给出一个正整数K,随后是若干非负整数,最后以一个负整数表示结尾(该负数不算在序列内&#…...
VSCode 创建工作区,多文件夹终端切换
VSCode 创建工作区的好处有以下几点: 项目结构清晰:每个工作区都有自己的文件夹结构,可以更好地组织和管理项目文件。版本控制:VSCode 支持多种版本控制系统,如Git,可以在工作区内进行代码的版本管理。插件…...
高阶函数(js的问题)
(1)函数可以作为参数被传递 (2)函数可以作为返回值输出 4-1.函数作为参数传递 Array.prototype.sort方法: var array [10,5,12,3];array.sort();//array:[10,12,3,5]//如代码那样,排序的结果并不是我们想要…...
Graphormer部署案例:中小企业AI药物研发团队低成本GPU算力部署方案
Graphormer部署案例:中小企业AI药物研发团队低成本GPU算力部署方案 1. 项目背景与价值 在药物研发领域,分子属性预测是核心环节之一。传统实验方法成本高昂且周期漫长,而Graphormer作为基于纯Transformer架构的图神经网络,为这一…...
深度解析开源Galgame社区:从零构建纯净视觉小说交流平台
深度解析开源Galgame社区:从零构建纯净视觉小说交流平台 【免费下载链接】kun-touchgal-next TouchGAL是立足于分享快乐的一站式Galgame文化社区, 为Gal爱好者提供一片净土! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/kun-touchgal-next TouchGAL是一个基…...
YOLOv8模型在RKNN平台上的实战部署指南(附完整代码)
YOLOv8模型在RKNN平台上的实战部署指南(附完整代码) 在嵌入式设备上部署高性能目标检测模型一直是计算机视觉领域的难点。瑞芯微(Rockchip)推出的RKNN推理框架为这一挑战提供了解决方案,尤其适合需要低功耗、高效率的边…...
SmallThinker-3B-Preview赋能Java后端:智能客服系统数据库设计
SmallThinker-3B-Preview赋能Java后端:智能客服系统数据库设计 最近在做一个Java后端的智能客服项目,核心是要接入一个轻量级的AI模型——SmallThinker-3B-Preview。模型选好了,代码逻辑也搭得差不多了,但一到数据库设计这块&…...
运算放大器与比较器的本质区别及应用指南
1. 运算放大器与比较器的本质区别在电子电路设计中,运算放大器(Op-Amp)和电压比较器(Comparator)是两种极为常见却又经常被混淆的器件。它们在外观符号上几乎一模一样:都有五个引脚——正负电源端、同相与反…...
springboot+vue基于web的在线投稿系统的设计与开发
目录同行可拿货,招校园代理 ,本人源头供货商功能模块分析审稿流程模块系统管理模块技术实现要点项目技术支持源码获取详细视频演示 :文章底部获取博主联系方式!同行可合作同行可拿货,招校园代理 ,本人源头供货商 功能模块分析 用户管理模块 注册与登录…...
5大核心价值重构云游戏体验:Sunshine让你的游戏突破硬件与空间限制
5大核心价值重构云游戏体验:Sunshine让你的游戏突破硬件与空间限制 【免费下载链接】Sunshine Self-hosted game stream host for Moonlight. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/Sunshine 在数字娱乐日益碎片化的今天,玩家们面临…...
告别重装系统!用宝塔官方卸载脚本一键清理面板与环境(附LNMP保留方案)
宝塔面板深度卸载指南:精准控制环境清理与数据保留策略 每次面对服务器环境调整时,那种"要不要重装系统"的纠结感总让人头疼。特别是当宝塔面板需要卸载时,大多数教程要么简单带过,要么直接建议核弹式的系统重装。但真实…...
[高级配置]:解决Insyde BIOS隐藏选项访问难题的开源工具技术指南
[高级配置]:解决Insyde BIOS隐藏选项访问难题的开源工具技术指南 【免费下载链接】LEGION_Y7000Series_Insyde_Advanced_Settings_Tools 支持一键修改 Insyde BIOS 隐藏选项的小工具,例如关闭CFG LOCK、修改DVMT等等 项目地址: https://gitcode.com/gh…...
RevokeMsgPatcher 2.1:实用高效的微信QQ防撤回完整解决方案
RevokeMsgPatcher 2.1:实用高效的微信QQ防撤回完整解决方案 【免费下载链接】RevokeMsgPatcher :trollface: A hex editor for WeChat/QQ/TIM - PC版微信/QQ/TIM防撤回补丁(我已经看到了,撤回也没用了) 项目地址: https://gitco…...
