probability-theory पर टैग किए गए जवाब

यह सर्वविदित है कि इस 'भोले' एल्गोरिथ्म के लिए एक आइटम को किसी अन्य आइटम को स्वैप करने के लिए एक यादृच्छिक रूप से चुना गया है, जिसे किसी ने चुना है: for (i=0..n-1) swap(A[i], A[random(n)]); विशेष रूप से, के बाद से में से प्रत्येक में पुनरावृत्तियों, में से एक …

33 algorithms  algorithm-analysis  asymptotics  probability-theory  randomness 

आपके पास एक सिक्का है। आप इसे जितनी बार चाहें उतनी बार फ्लिप कर सकते हैं। आप एक यादृच्छिक संख्या जैसे कि जहाँ उत्पन्न करना चाहते हैं ।एक ≤ आर &lt; b आर , एक , ख ∈ जेड +rrra≤r&lt;ba≤r&lt;ba \leq r < br,a,b∈Z+r,a,b∈Z+r,a,b\in \mathbb{Z}^+ संख्या का वितरण समान होना …

25 algorithms  probability-theory  randomness  random-number-generator 

यह प्रश्न सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान स्टैक एक्सचेंज से माइग्रेट किया गया था क्योंकि इसका उत्तर कंप्यूटर साइंस स्टैक एक्सचेंज में दिया जा सकता है। 7 साल पहले पलायन कर गए । यह समस्या interviewstreet.com से ली गई है हम पूर्णांकों की एक सरणी दिया जाता है प्रतिनिधित्व करता है कि …

23 algorithms  probability-theory 

कंप्यूटर विज्ञान में प्रश्न को फ्रेम करने के लिए, अक्सर हम कई संभावनाओं के उत्पाद की गणना करना चाहते हैं: P(A,B,C) = P(A) * P(B) * P(C) सबसे सरल दृष्टिकोण बस इन संख्याओं को गुणा करना है, और यही मैं करने जा रहा था। हालाँकि, मेरे बॉस ने कहा कि …

21 algorithm-analysis  probability-theory 

मान लीजिए कि आपको एक उचित सिक्का दिया गया है और आप बार-बार निष्पक्ष (छह-पक्षीय) मरने की संभावना वितरण का अनुकरण करना चाहेंगे। मेरा प्रारंभिक विचार यह है कि हमें उपयुक्त पूर्णांक , को चुनने की आवश्यकता है , जैसे कि । तो सिक्का flipping के बाद बार, हम सीमा …

21 probability-theory  randomness  sampling 

मान लीजिए कि हमारे पास एक यादृच्छिक जनरेटर है जो समान वितरण के साथ रेंज में संख्या [0..R−1][0..R−1][0..R-1] का उत्पादन करता है और हमें समान वितरण के साथ सीमा में यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करने की आवश्यकता है [0..N−1][0..N−1][0..N-1] । माना कि और , समान रूप से विभाजित नहीं करते हैं …

21 probability-theory  randomness  random-number-generator  sampling 

मान लीजिए कि हमारे पास एक ब्लैक-बॉक्स fff जिसे हम क्वेरी और रीसेट कर सकते हैं। जब हम रीसेट fff , राज्य fSfSf_S के fff एक तत्व सेट से यादृच्छिक पर समान रूप से चुना करने के लिए सेट कर दिया जाता {0,1,...,n−1}{0,1,...,n−1}\{0, 1, ..., n - 1\} जहाँ nnn …

20 algorithms  probability-theory  randomized-algorithms 

एक पक्षपाती मृत्यु को देखते हुए , श्रेणी में एक यादृच्छिक संख्या समान रूप से कैसे उत्पन्न की जा सकती है? मरने वाले चेहरों की संभाव्यता वितरण ज्ञात नहीं है, यह सब ज्ञात है कि प्रत्येक चेहरे में एक नॉनजेरो संभावना है और यह कि संभाव्यता वितरण सभी थ्रो (विशेष …

18 probability-theory  randomized-algorithms  random-number-generator 

मैं हाल ही में एक्सपेक्टेशन मैक्सिमाइजेशन का स्व-अध्ययन कर रहा हूं, और इस प्रक्रिया में खुद को कुछ सरल उदाहरणों से पकड़ लिया है: से यहाँ : वहाँ तीन सिक्के हैं , और साथ , और जब फेंक दिया सिर पर लैंडिंग के लिए संबंधित संभावना। टॉस । यदि परिणाम …

18 probability-theory  statistics 

चलो का कहना है कि हम कार्य का एक बड़ा संग्रह है τ1,τ2,...,τnτ1,τ2,...,τn\tau_1, \tau_2, ..., \tau_n और समान का एक संग्रह प्रोसेसर (प्रदर्शन के संदर्भ में) ρ1,ρ2,...,ρmρ1,ρ2,...,ρm\rho_1, \rho_2, ..., \rho_m जो पूरी तरह से समानांतर में काम करते हैं। ब्याज की स्थितियों के लिए, हम यह मान सकते हैं m≤nm≤nm …

16 probability-theory  scheduling  parallel-computing 

यादृच्छिक चयन एल्गोरिथ्म निम्नलिखित है: इनपुट: एक सरणी के (अलग, सादगी के लिए) नंबर और एक नंबरAAAnnnk∈[n]k∈[n]k\in [n] आउटपुट: का "रैंक तत्व" (अर्थात, यदि को सॉर्ट किया गया हो तो स्थिति में )kkkAAAkkkAAA तरीका: यदि में एक तत्व है , तो उसे वापस लौटाएंAAA एक तत्व ("धुरी") समान रूप से …

14 algorithms  algorithm-analysis  probability-theory  randomized-algorithms 

पृष्ठभूमि \newcommand\ms[1]{\mathsf #1}\def\msD{\ms D}\def\msS{\ms S}\def\mfS{\mathfrak S}\newcommand\mfm[1]{#1}\def\po{\color{#f63}{\mfm{1}}}\def\pc{\color{#6c0}{\mfm{c}}}\def\pt{\color{#08d}{\mfm{2}}}\def\pth{\color{#6c0}{\mfm{3}}}\def\pf{4}\def\pv{\color{#999}5}\def\gr{\color{#ccc}}\let\ss\gr मान लीजिए कि मेरे पास पत्थर के दो समान बैच हैं । प्रत्येक संगमरमर रंगों में से एक हो सकता है , जहां । चलो रंग के पत्थर की संख्या को निरूपित प्रत्येक बैच में।ग ग ≤ n n मैं मैंnnncccc≤nc≤nc≤nninin_iiii Let multiset एक …

13 algorithms  combinatorics  probability-theory  permutations  sampling 

एक Naive Bayes भविष्यवक्ता इस सूत्र का उपयोग करके अपनी भविष्यवाणियां करता है: P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) जहां एक सामान्यीकृत कारक है। इसके लिए डेटा से पैरामीटर P ( X i = x i | Y = y ) का आकलन करना होगा । यदि हम इसे k -smoothing …

13 machine-learning  probability-theory  statistics 

एक निष्पक्ष सिक्के के flips के अनुक्रम पर विचार करें । बता दें कि ने पहले flips में देखे गए टेल्स पर हेड्स की संख्या की अधिकता के निरपेक्ष मूल्य को दर्शाया है । परिभाषित करें । दिखाएँ कि और ।nnnHiHiH_iiiiH=maxiHiH=maxiHiH=\text{max}_i H_iE[Hi]=Θ(i√)E[Hi]=Θ(i)E[H_i]=\Theta ( \sqrt{i} )E[H]=Θ(n−−√)E[H]=Θ(n)E[H]=\Theta( \sqrt{n} ) यह समस्या राघवन …

12 probability-theory  randomized-algorithms 

काम पर मुझे एक गतिशील भाषा के बारे में कुछ प्रकार की जानकारी के साथ काम सौंपा गया है। मैं बयानों के अनुक्रमों को नेस्टेड letअभिव्यक्तियों में फिर से लिखता हूं , जैसे: return x; Z =&gt; x var x; Z =&gt; let x = undefined in Z x = …

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