大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于概率编程表示的语言有哪些的问题,于是小编就整理了3个相关介绍概率编程表示的语言有哪些的解答,让我们一起看看吧。
怎么用编程实现概率大小问题?
一个位于 [0,M) 区间内的、均匀分布的随机整数,其中 M 是一个很大的整数。
如果你选用的编程语言输出第一种随机数 rand(),而你想要某事件以概率 p 发生,那么可以用 rand() < p 作为条件。如果你选用的编程语言输出第二种随机数 rand(),而你想要某事件以概率 p 发生,那么可以用 rand() < M * p 作为条件。不过一般情况下我们不知道 M,或者不希望程序依赖 M,那么可以把 p 表示成分数形式 a/b,用 rand() % b < a 作为条件。注意 rand() % b 在 b 不是 M 的约数时会偏离均匀分布,不过大多数编程语言中的 M 足够大,偏差可以忽略。但有个别编程语言中的 M 是 32768,这个范围就有点小。为此可以用 rand() * M + rand() 造出一个 [0, M^2) 的均匀分布的随机数,再对 b 取余。哪种编程语言的语法最漂亮?
编程语言就如同人类的自然语言 需要广大的使用者才有生命力 小众语言Haskell就算再美 对于广大的程序员来说都是不值得花精力去学的东西。广大程序员的乐趣在于算法和架构而不是语言 精通一两门最流行的语言足以。生态中也最好不要有太多的语言 否则程序员不同项目中去适应不用的语言 是一种精力和生产力的浪费。对于喜欢发明编程语言的人 我要说请自己欣赏使用就好 不要来耽误广大程序员的精力和时间。
贝叶斯概率公式?
贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则,可以立刻导出:P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。
贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则, 尽管它是一个数学公式,但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事,则那个人多半会是一个好人。这就是说,当你不能准确知悉一个事物的本质时,你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。 用数学语言表达就是:支持某项属性的事件发生得愈多,则该属性成立的可能性就愈大。
贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的标准方法。
所谓贝叶斯公式,是指当分析样本大到接近总体数时,样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现,人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律,而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值,在决策和做出判断时过分看重近期的事件。面对复杂而笼统的问题,人们往往走捷径,依据可能性而非根据概率来决策。这种对经典模型的系统性偏离称为“偏差”。由于心理偏差的存在,投资者在决策判断时并非绝对理性,会行为偏差,进而影响资本市场上价格的变动。但长期以来,由于缺乏有力的替代工具,经济学家不得不在分析中坚持贝叶斯法则。[1]
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