最近,我读了这个问题有关的信息增益和熵.我认为我对主要想法有一个半体面的把握,但我很好奇如何处理如下情况:
如果我们有一包7个硬币,其中1个比其他硬币重,其中1个比其他硬币轻,我们知道较重的硬币+较轻的硬币与2个普通硬币相同,有什么信息与拾取两个随机硬币并将它们相互称重相关的收益？
我们的目标是确定两个奇数硬币.我一直在考虑这个问题一段时间,并且不能在决策树中正确地构建它,或者任何其他方式.有帮助吗？
编辑:我理解熵的公式和信息增益的公式.我不明白的是如何以决策树格式构建此问题.
编辑2:这是我到目前为止的地方:
假设我们选择了两个硬币并且它们最终都是相同的,我们可以假设我们选择H + L的新机会达到1/5*1/4 = 1/20,这很容易.
假设我们选了两个硬币,左边比较重.有三种不同的情况可能发生:
HM:这给了我们1/2的机会选择H和1/4的机会选择L:1/8 HL:1/2获得高的机会,1/1的机会选择低:1/1 ML:1 /选择低位的机会,选择高位的几率为1/4:1/8
但是,我们选择HM的几率是1/7*5/6,这是5/42
我们选择HL的几率是1/7*1/6,这是1/42
我们选择ML的几率是1/7*5/6,即5/42
如果我们用这些赔率加权整体概率,我们给出:
(1/8)*(5/42)+(1/1)*(1/42)+(1/8)*(5/42)= 3/56.
选项B也是如此.
选项A = 3/56
选项B = 3/56
选项C = 1/20
但是,选项C应该加权更重,因为有5/7*4/6的机会选择两种媒介.所以我从这里开始假设我的重量.
我很确定我在路上的某个地方搞砸了,但我想我正走在正确的道路上!
编辑3:更多的东西.
假设比例不平衡,则赔率为(10/11),其中只有一个硬币是H或L硬币,(1/11)两个硬币都是H/L
因此我们可以得出结论:
(10/11)*(1/2*1/5)和
(1/11 )*(1/2)
编辑4:继续前进并说它总共增加了4/42.
我有一个受密码保护的Excel电子表格.我需要打开此电子表格并从中读取数据.我一直试图使用POI API无济于事.Java解决方案将是首选,但任何想法都会有所帮助.
编辑:是的,我有密码.该文件在excel中受密码保护; 必须输入密码才能查看电子表格.
Edit2:我无法使用POI用密码打开它,我正在寻找替代解决方案.