首先，我們都知道乙個硬幣隨機丟擲，「字朝上」與「花朝上」的概率都是50%，這條規則對於丟擲的次數越多越適用。例如，丟擲次數為1萬次，那麼字朝上的次數大約為5千次。但是，如果丟擲次數為3次或者較少的次數，那麼可能出現「字朝上」的次數不佔總數的一半。從而我們可以下乙個結論，50%屬於總體事件的概率。由於總體事件的概率，受到單次事件的影響。所以，每一次丟擲硬幣時字與花的概率各佔1/2；
通過上面描述我們還可以得出乙個結論：我們雖然知道單次丟擲硬幣的概率為1/2（或者大於1/2）,但是我們是無法確定這次丟擲硬幣到底是字還是花朝上的。
有人會問，如果不能確定單次事件發生的結果，我們要概率還有什麼意義。
我們改變一下概率，「如果」字朝上的概率為0.6，我問下次丟擲硬幣是字朝上還是花朝上，你會選哪個。我想大家都是一樣的，選概率大的。現實生活中的事件並不像拋硬幣，他們的概率不是等分的。我們學習概率問題，了解某類事件的概率，讓它來很好的指導我們的生產生活。這就是學習概率論的意義。
python numpy 隨機拋硬幣
使用二項分布進行計算.同時拋棄 5枚硬幣，如果正面朝上少於 3枚，則輸掉 8元，否則就贏 8元。如果手中有 1000 元作為賭資，請問賭博 10000 次後可能會是什麼情況呢？實現 import numpy as np 匯入畫圖模組 from matplotlib.pyplot import plo...
拋硬幣 函式遞迴
學習記錄 連續拋硬幣n次，那麼不連續出現正面的可能情況有多少種 即任何相鄰兩次都不全是正面 輸入只有一行乙個整數n，表示拋n次硬幣。1 n 14 寫乙個程式，輸出所有的可能情況 用0表示反面，1表示正面 輸出有m 1行。前m行輸出每一種可能情況，不同情況按照字典序從小到大排列。最後一行輸出乙個數字m...
NLP EM演算法教材拋硬幣
import numpy import math def em single theta,o 對於當前的模型求對應的期望值 估算步驟 三個值分別為選擇硬幣c1的概率 拋c1硬幣為正面的概率 拋c2硬幣為正面的概率。pi theta 0 h1 theta 1 h2 theta 2 new pi 0 n...