下溢在转发算法隐马尔可夫模型
我实施前向算法的HMM计算给定的HMM的发射的给定观察序列的概率。我想我的算法是稳健的下溢。我不能在日志空间工作，因为前向算法需要的乘法和加法的概率。什么是避免溢出的最好方法是什么？ 我读过一些关于这个来源，但最好的建议，我得到的是缩放的概率在每个时间步的第6节在这里。由算法结束时，你将不会被留下你想（的观察序列）的精确概率。此外，除非我错了，如果你缩放的概率在每个时间步提出上述参考文献中，你不
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约束满足不确定性
我试图解决一个问题，即约束的满意度不能总是得到验证。我可以找到很多关于灵活的约束满足的论文，但是这并不完全是我想要的。这里有一个例子： P（吉姆喜欢奶酪）= 0.8 P（乔喜欢奶酪）= 0.5 P（山姆喜欢奶酪）= 0.2 P（吉姆和Sam是朋友）= 0.9 P（吉姆和乔是朋友）= 0.5 P（乔和山姆是朋友）= 0.7 查理谈论约两奶酪喜欢的朋友。谁是他最有可能说什么？ 我目前看
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发电排序的随机数，而不幂为何？
我要寻找一个数学公式或算法，它可以产生均匀随机数的范围为[0,1]升序排序没有除法运算符的帮助。我很希望在跳过除法运算，因为我实现它的硬件。谢谢你。 解决方案 生成号码上升（或下降）为了表示他们产生顺序，如果有合理的分布。即，反过来，意味着我们需要知道的最小的一组大小N的分布，然后在每一个阶段，我们需要使用调节来确定基于我们已经看到下一个值。数学上，这些都是简单的，除了避免分裂的问题。 您可
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在Java的两个列表组合
有没有什么算法来实现输出这个组合？ 输入： ARR1 = {X，Y，Z} ARR2 = {A，B} 输出： XA，雅，ZA XA，雅，ZB XA，YB，ZA XA，YB，ZB XB，雅，ZA XB，雅，ZB XB，YB，ZA XB，YB，ZB 解决方案 静态的char [] ARR1 = {'X'，'Y'，'Z'}; 静态的char [] ARR2 = {'A'，'B'}
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确定数量的频率显示在掷骰起来
对于比赛我试图确定频率一定＃会出现在一个给定的＃骰子被推出。我知道......这个问题似乎很奇怪。让我尝试用实数解释。 因此，对于1模，频率为每个数将是相同的。 1-6将显示相同的次数。 现在的2骰子，事情变得不同。我想象5,6,7将要最常轧制，而在光谱的两端号码将显示较少或根本没有（在1的情况下）。我想知道如何计算这个列表，并显示他们以正确的顺序，从最常见的那么频繁。 有什么想法？
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算法找到变量的“可能”的组合，在Matlab的限制？
说我有一个7项和4项B中 A = [10; 40; 90; 130; 200; 260; 320] B = [100; 300; 500; 1000] 我想有名单可能的组合其中： 的所有子组件的 A 必须包含 的B 子组件可以添加的直到的的的 SUM 的所有子其它的组件加入大于2000 任何人有一个想法如何做到这一点在Matlab？ 我的尝试： X = SUM（A
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加权随机地图
假设我有值的大的二维数组在区间[0,1]，其中0表示“不可能”，1表示“非常有可能”。 我怎么能在这个数组中选择根据上述概率随机点集的？ 解决方案 一看这个问题的方法就是忽略（暂时），您正在处理一个2D网格的事实。你所拥有的是一组权重的物品。从这样一组随机选择的标准方法是： 和的权重，叫的总和取值 选择一个统一的随机值 0℃= U＆LT;小号 遍历项目，保留的项目权重的总运行 T 您已经检
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创建约束的随机数？
清理文本： 如何创建M = 5的随机数的增加UPP来，说N = 100。但是，第一随机数是说，10其中; X1＆LT; 30，第二随机NR是5℃ X2＆LT; 20，第三随机NR是10 LT; X3＆LT; 25，等等。所以这五个随机数字加起来100。我怎样才能创建这些约束五个数字？ [ 相关问题A1）：标准的方式来创建五个随机数，加起来就是100，就是样品之间[0,100]四个数字，并
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随机数生成算法
什么算法生成随机数像（信用卡/借记卡号码）使用的银行？ 假设我维护所有的号码数据库，如果我尝试下面的方法， 生成一个随机数。 验证是否数量已被分配。 如果是转到步骤1。 如果没有为新号码，并输出创建数据库记录的结果。 这会带来更多的点击分贝时，发卡量的增加。 任何其他担此？请大家帮帮忙。 解决方案 一般有三种解决方案，以非重复的随机数的问题： 如果你从一个大范围的要几号，然后选择
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洗牌数组元素/ N号均匀随机。 Possibley预期O（n）的时间
是否有可能重新洗牌的n大小的数组元素的统一，即所有的n的概率！组合发生的是一样的，预计 O（N）的时间。怎么会这样？ 我要洗牌 A 的元素到一个新的数组 B 浮现在我的脑海里，当我试图做这只是选择一个随机数我从1到n的第一件事，看看 A [我] 已被摘下来，如果是这样，然后重复，否则就把 A [1] 中的第一个可用的位置 B 。 不过，此优惠券收集问题预计时间为O（n log n）的。 有人建议可
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优化算法制胜刽子手
在游戏的刽子手，它是一个贪婪的信频算法相当于一个最好的机会 - - 中奖算法？的情况下 是否有过的情况下这是值得牺牲你剩下的生命preservation，为求更好的机会猜测正确答案的？ 问题的进一步澄清： 在所选择的字被猜测已采取从已知的字典。 您在指定N的生活，因而必须最大限度地猜测在字中的所有字母的可能性，而不会用N的错误的（即你可以有无限多个正确的猜测）。 在词典里，每个字都有相等的概
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如何在不更换逐步样？
Python有 my_sample = random.sample（范围（100），10）来随机抽取无需更换从 [0，100）。 假设我已经取样 N 这样的数字，现在我想品尝多一个不用更换（不包括任何的previously采样的 ñ），如何做到这一点的超级效率？ 更新：由「合理有效地“到”超级高效“的（但忽略常数因子） 解决方案 注意从OP读者：请考虑在看的最初接受的答案来理解其中的逻辑，
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编写一个C ++程序来生成0随机分配到5给出RAND1（）返回0或1的随机
给出一个函数 INT RAND1（）; 其中返回0或1，以相同的概率， 实现功能 INT rand5（）; 返回0,1,2,3,4,5概率相同。 ！捻 ！！！标记为重复之前，请阅读...... 的次数，你可以调用RAND1（）是固定的。您可能会决定它是10或20或100的这个问题，但任何数量RAND1（）调用。 即有关于RAND1的数量上限（）调用。 你也需要保证
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的成果算法概率
我有一个概率的问题，我需要在一个合理的时间量来模拟。在简单的形式，我有30个不公平的硬币每一个不同的已知概率。那么我要问的东西，如“什么是正好12将是正面的概率？”，或者“是什么，至少5将是尾部的概率是多少？”。 我知道基本的概率论，所以我知道我可以枚举所有（30选X）的可能性，但是这并不特别可扩展性。在最坏的情况下（30选15）拥有超过1.5亿的组合。有没有更好的方法来从计算的角度看解决这个问
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计算的方法的数量滚动一定数量
我是一名高中计算机科学的学生，今天我得到了一个问题： 程序说明：目前，在中骰子玩家的信仰 掷三个骰子十更容易获得比九。你能写吗 一个程序来证明或反驳这种看法？ 在计算机计算所有可能的方式三个骰子可 抛出：1 + 1 + 1，1 + 1 + 2，1 + 1 + 3等加起来每个这些 的可能性，看看有多少给九如的结果，有多少 给十位。如果有更多的给十，那么信仰被证明。 我很快就摸索出蛮力的解决
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谷歌面试拼图
给定n骰子中，每个'一个'两侧和一总和B，返回的，其中的总和B可被获得的方式的数目。你怎么能减少时间复杂度和空间复杂度？ 这是在问谷歌的面试，我不能确定的答案。 解决方案 这是要求你找到方法来编写数 B 作为的总和 N 正整数。答案是组成的的号B 到 N 部分，这是（B-1选择N-1）。 现在，如果我们考虑到约束零件的大小限制为 A ，这个问题变得更有趣。我建议使用生成函数了解这一点。答案将
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再presenting连续概率分布
予有涉及的连续概率分布函数，其中大部分是凭经验确定（例如出发时间，运输时间）的集合中的问题。我需要的是采取两个这样的PDF文件，并进行算术运算的一些方法。例如。如果我有两个值x取自PDF X，和PDF Y Y取，我需要得到的PDF为（X + Y），或任何其他操作F（X，Y）。 这是解析解是不可能的，所以我正在寻找的是PDF文件的一些重新presentation，允许这样的事情。一个明显的（但
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如何以一定比例随机选择
我要选择随机*不等概率两种选择之间。 例如，当用户presses一个按钮，时间会做出合理的A和75％的时间25％，声音B.我可以手动做容易比像1：4和2：4但我与像3比麻烦：5。 什么是思考这个问题的一般方法是什么？ *我的意思是取消predictable时，在一个接一个的照顾。我注意到有任何问题 这个词随机它所获得的门萨 学究的。 解决方案 有关3：5，你可以将它们添加合力得到8，
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选择随机数组元素满足某些财产
假设我有一个表，名为元素，其中每个或不符合某些布尔属性 P 。我想选择的要素之一是满足 P 随机均匀分布。我不知道时间提前很多项目如何满足这个属性 P 。 将以下code做到这一点： pickRandElement（元素，P） randElement = NULL 数= 0 在元素的foreach元素 如果（P（元））
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如何生成的范围内偏于值随机数？
我说，如果我想生成的一个不带偏见的随机数分和最高，我会怎么做： VAR兰特=功能（最小值，最大值）{ 返回Math.floor（的Math.random（）*（最大 - 最小+ 1））+分钟; }; 但是，如果我要生成的随机数分钟和最高，但对一个价值比较偏 N 的分和最高到一定程度 D ？这是最好的一个概率曲线说明吧： 解决方案 下面是一个方法： 获取最小
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