文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言  方差分析也是概率论中非常重要的内容，有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的？

本文解决几个问题：动态规划是什么？解决动态规划问题有什么技巧？如何学习动态规划？刷题刷多了就会发现，算法技巧就那几个套路。

给你一个整数数组cost和一个整数target。请你返回满足如下规则可以得到的最大整数：给当前结果添加一个数位（i+1）的成本为cost[i]（cost数组下标从0开始）。总成本必须恰好等于target。添加的数位中没有数字0。由于答案可能会很大，请你以字符串形式返回。如果按照上述要求无法得到任何整数，请你返回“0”。示例1：输入：cost=[4,3,2,5,6,7,2,5,5],target=9

【每日一题】LeetCode2708.最大实力值小组（一次遍历、分类讨论、动态规划）题目描述给定一个整数数组nums，表示一个班级中所有学生在一次考试中的成绩。

所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外，还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征

目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数，以

举例子的话，比如说我可以写我的概率论老师，每节课三小时，两小时都是在讲课堂无关的事情，都是在讲一些她以为的人生道理，却不知道因为她讲得太多，加上她使用互联网的能力不足，她讲得已经完全不能触动到学生的神经

肺结节的良恶性判断需从多方面加以综合，如较为简单的判断方法则是看结节大小：直径小于5mm，其恶性的可能性小于1%；直径5-8mm，恶性概率在2-6%之间；直径8-20mm，恶性概率在18%左右；直径20mm

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在做一件事情之前进行周详严密的分析和策划，需要判断这件事情的可能性，可能性越大越容易成果，可能性越小，成功的概率就会越小。如果你考都不考虑就

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这样得到的数据可能和真实的概率相差很远。怎么避免“黑天鹅”？古德-图灵折扣估计法在词语统计中，有点词语虽然是出现0次，但是实际的出现概率并不是永远不可能的零。那需要把一些概率转移给到这些词语。

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其定义为：H(P)=−∑xP(x)logP(x)H(P)=-\sum_{x}^{}P(x)logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)其中：X是一个随机变量，它有种可能的取值P(x)是X取值为x的概率

排队问题描述数学知识：指数分布指数分布随机变量生成的数学原理指数分布的定义指数分布是连续概率分布，常用于描述某些事件发生的时间间隔。

CDF（cumulativedistributionfunction）叫做累积分布函数，描述一个实数随机变量X的概率分布，是概率密度函数的积分。

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一花一叶一世界,一草一木一浮生.使用了四个不同的线性变换，根据概率选择其中一个变换并更新x和y坐标。然后将生成的绿色点绘制出来，形成一片蕨菜叶。

未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布拟合检验——卡方检验KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）Wilcoxon检验Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon秩和检验前言  假设检验是概率论中相当重要的内容

密令：【天降红包61666】这是官方密令，中大包的概率更高，现在就可以去搜一下有记录，

昨天和一朋友闲聊时，她提到在我们中国平均一个大家庭中会有和自己有关的亲戚得重病的概率。想想也不无道理。在这两个月以来，家里的亲戚得重疾病的就有三个，最大的也不过50左右，最小的仅仅就是和我

Java数据结构与算法：动态规划之斐波那契数列大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编。

最长公共子序列（LongestCommonSubsequence,LCS）问题是动态规划中另一个经典问题，广泛用于比较两个序列的相似度。

目录问题描述：实现代码与解析：动态规划（完全背包）:原理思路：问题描述：给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s。

通过学习本篇文章，读者将掌握如何使用动态规划来解决这一问题，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。

动态规划中的背包问题（KnapsackProblem）是经典问题之一，通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。

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虽说“一次建模，终身受益”，但毕竟数学建模既要数学理论的支撑（不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计，更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容），还要编程的支撑

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Leetcode刷题记录分享——数据结构（队列）PS：刷题两周了，每周天会专门抽出一段时间来刷Leetcode，这学期在学算法设计与分析，根据课程内容，第一周刷动态规划题目，第二周刷的贪心算法。

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最初知道他，是他关于“概率与赔率”的说法，挺有意思。3月24日，他在上海做了一个分享，微信公众号"周大侠游记"做了整理，其中有些观点十分值得学习。

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邻接矩阵介绍二.过程简述三.Floyd核心代码三.例题分析一.B3647【模板】Floyd.二.P2835刻录光盘四.Floyd算法的优缺点一.Floyd算法介绍Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法

焦虑的场景二十几个未读信息：有来自老板的任务、有来自客户的需求、有来自同事的任务，这时候你感觉到血一下往头上涌理想与现实之间的落差，就会产生焦虑理想状态是希望快速把所有的任务都解决掉，按时下班现实状态是大概率要加班了中间状态的落差就是焦虑这种焦虑在职场中很常见二

-什么是01背包问题？在01背包问题中，因为每种物品只有一个，对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。如果不选择将其放入背包中，则不需要处理。如果选择将其放入背包中，由于不清楚之前放入的物品占据了多大的空间，需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况。需要注意的是：01背包问题不能使用贪心思想，因为每次选取最大的并不能保证背包刚好装满，遇到01背包问题先找到题目中的“背包”和“物品”，

一.前言背包问题是动态规划的一个巨大的分支，常见的背包问题都有相对的模版，个人认为如果只是会背板子是下下之策，从长远的角度来看是不可取的，因此我想在这里分享一些个人对于背包问题的理解（会有借鉴其他大牛地方

原题链接活动-AcWing题目设有N堆石子排成一排，其编号为1,2,3,…,N。每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这N堆石子合并成为一堆。每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总代价也不相同。例如有4堆石子分别为1352，我们可以先合并1、2堆，代价为4，得到452，又合并1、2堆，代价

题目传送门现在时间是2023/1/2620:56，给大家拜个晚年看到题的第一眼就发现了这道题是一道图论中巧妙建图的模板题水题（好在范围也不大，不用加任何的优化）这道题如果一开始的思路是让某个图论算法跑W遍的话，那大概率会

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文章目录数学函数math.h（cmath）头文件float.h头文件拆位拆位进阶奇偶判断质数判断电灯在c++中，会涉及到一些算法，例如递归、递推、动态规划（DP）、深搜（DFS）、广搜（BFS）……今天我们要说的是一些简单的算法数学函数

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（至少是降低了并发问题产生的概率）通用的队列应该可存放任何类型的元素。综上，就得声明一个带泛型的链结点：//结点privatestaticclassNod

2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。