深度學習通常需要標註海量資料，比如標註1000張圖，假設最大允許次品數量為10，檢查資料是只抽取25%(250張圖)，在此假設條件下抽到次品的概率是多少？(0.94453)
排列的定義：從n個不同元素中，任取m(m≤n,m與n均為自然數)個不同的元素按照一定的順序排成一列，叫做從n個不同元素中取出m個元素的乙個排列；從n個不同元素中取出m(m≤n個元素的所有排列的個數，叫做從n個不同元素中取出m個元素的排列數
排列數-n件產品按順序抽取m件產品的組合數,從10件商品中抽2件的排列數=10*9
a nm
=n∗(
n−1)
∗(n−
2)..
.(n−
m+1)
=n!(
n−m)
!a^m_n=n*(n-1)*(n-2)...(n-m+1)=\frac
anm=n
∗(n−
1)∗(
n−2)
...(
n−m+
1)=(
n−m)
!n!
a 210
=10∗9
=90
a^_2=10*9=90
a210=
10∗9
=90組合的定義：從n個不同元素中，任取m(m≤n）個元素並成一組，叫做從n個不同元素中取出m個元素的乙個組合；從n個不同元素中取出m(m≤n）個元素的所有組合的個數，叫做從n個不同元素中取出m個元素的組合數。
c nm
=n∗(
n−1)
∗(n−
2)..
.(n−
m+1)
1∗2∗
3...m=
n!(n
−m)!
(m!)
c^m_n=\frac=\frac
cnm=1
∗2∗3
...m
n∗(n
−1)∗
(n−2
)...
(n−m
+1)
=(n−
m)!(
m!)n
!c 210
=10∗9
2∗1=
45c^_2=\frac=45
c210=
2∗11
0∗9
=45設商品數量為n，次品數量為m，抽取數量ck
抽到k件次品概率 = 抽k件次品組合數*抽ck-k正常商品組合數/抽ck件商品組合數
抽 到k
件次品概
率=cm
k∗cn
−mck
−k/c
nc
k抽到k件次品概率 =c^k_m*c^_/c^_
抽到k件次品
概率=c
mk∗
cn−m
ck−k
/cn
ck
clc
clear
close all;%%
%排列的定義：從n個不同元素中，任取m
(m≤n,m與n均為自然數,下同）
%個不同的元素按照一定的順序排成一列，叫做從n個不同元素中取出m個元素的乙個排列；
%從n個不同元素中取出m
(m≤n）個元素的所有排列的個數，叫做從n個不同元素中取出m個元素的排列數
%排列數-n件產品按順序抽取m件產品的組合數 a10,
210*9
%n*(n-1)
*(n-2)
*(n-m+1)
----n!
/(n-m)!%
組合的定義：從n個不同元素中，任取m
(m≤n）個元素並成一組，叫做從n個不同元素中取出m個元素的乙個組合；
%從n個不同元素中取出m
(m≤n）個元素的所有組合的個數，叫做從n個不同元素中取出m個元素的組合數。
%n!/
(n-m)
!/m!
,c10,2
=10*9
/2*1
%%%問題1
,100件產品中存在10件次品，抽取10次，抽到次品的概率為多少？
%抽1件次品到10件次品概率累加
%抽1件次品概率為c(10
,1)*
c(100-10,
9)/c
(100,10
)p=0;
n=1000
;%商品數量m=
10;%次品數量ck=
250;
%抽取數量
for k=1:
ckif k>
m pi=0;
else
%抽到k件次品概率 = 抽k件次品組合數*抽ck
-k件正常商品組合數/抽ck件商品組合數
pi =
nchoosek(m
,k)*
nchoosek(n
-m,ck
-k)/
nchoosek(n
,ck);
enddisp
(pi)
; p = p + pi ;
enddisp([
'抽到存在次品的概率:'
num2str
(p)]);
%抽到存在次品的概率:
0.94453
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