概率編程語言
❶ 如何在python中實現這五類強大的概率分布
R編程語言已經成為統計分析中的事實標准。但在這篇文章中，我將告訴你在Python中實現統計學概念會是如此容易。我要使用Python實現一些離散和連續的概率分布。雖然我不會討論這些分布的數學細節，但我會以鏈接的方式給你一些學習這些統計學概念的好資料。在討論這些概率分布之前，我想簡單說說什麼是隨機變數（random variable）。隨機變數是對一次試驗結果的量化。
舉個例子，一個表示拋硬幣結果的隨機變數可以表示成
Python
1
2
X = {1 如果正面朝上,
2 如果反面朝上}
隨機變數是一個變數，它取值於一組可能的值（離散或連續的），並服從某種隨機性。隨機變數的每個可能取值的都與一個概率相關聯。隨機變數的所有可能取值和與之相關聯的概率就被稱為概率分布（probability distributrion）。
我鼓勵大家仔細研究一下scipy.stats模塊。
概率分布有兩種類型：離散（discrete）概率分布和連續（continuous）概率分布。
離散概率分布也稱為概率質量函數（probability mass function）。離散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、二項分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）和幾何分布（geometric distribution）等。
連續概率分布也稱為概率密度函數（probability density function），它們是具有連續取值（例如一條實線上的值）的函數。正態分布（normal distribution）、指數分布（exponential distribution）和β分布（beta distribution）等都屬於連續概率分布。
若想了解更多關於離散和連續隨機變數的知識，你可以觀看可汗學院關於概率分布的視頻。
二項分布（Binomial Distribution）
服從二項分布的隨機變數X表示在n個獨立的是/非試驗中成功的次數，其中每次試驗的成功概率為p。
E(X) =np, Var(X) =np(1−p)
如果你想知道每個函數的原理，你可以在IPython筆記本中使用help file命令。E(X)表示分布的期望或平均值。
鍵入stats.binom?了解二項分布函數binom的更多信息。
二項分布的例子：拋擲10次硬幣，恰好兩次正面朝上的概率是多少？
假設在該試驗中正面朝上的概率為0.3，這意味著平均來說，我們可以期待有3次是硬幣正面朝上的。我定義擲硬幣的所有可能結果為k = np.arange(0,11)：你可能觀測到0次正面朝上、1次正面朝上，一直到10次正面朝上。我使用stats.binom.pmf計算每次觀測的概率質量函數。它返回一個含有11個元素的列表（list），這些元素表示與每個觀測相關聯的概率值。
結語（Conclusion）
概率分布就像蓋房子的藍圖，而隨機變數是對試驗事件的總結。我建議你去看看哈佛大學數據科學課程的講座，Joe Blitzstein教授給了一份摘要，包含了你所需要了解的關於統計模型和分布的全部。
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書名：概率編程實戰
作者：[美]艾維·費弗 (Avi Pfeffer)
譯者：姚軍
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2017-4
頁數：368
內容簡介：
概率推理是不確定性條件下做出決策的重要方法，在許多領域都已經得到了廣泛的應用。概率編程充分結合了概率推理模型和現代計算機編程語言，使這一方法的實施更加簡便，現已在許多領域（包括炙手可熱的機器學習）中嶄露頭角，各種概率編程系統也如雨後春筍般出現。本書的作者Avi Pfeffer正是主流概率編程系統Figaro的首席開發者，他以詳盡的實例、清晰易懂的解說引領讀者進入這一過去令人望而生畏的領域。通讀本書，可以發現概率編程並非「瘋狂科學家」們的專利，無需艱深的數學知識，就可以構思出解決許多實際問題的概率模型，進而利用現代概率編程系統的強大功能解題。本書既可以作為概率編程的入門讀物，也可以幫助已經有一定基礎的讀者熟悉Figaro這一概率編程利器。
作者簡介：
Avi Pfeffer是概率編程的先驅，Figaro概率編程語言的首席設計者和開發者。在Charles River Analytics公司，Avi Pfeffer致力於Figaro在多個問題上的應用，包括惡意軟體分析、汽車健康監控、氣象模型建立和工程系統評估。在閑暇時，Avi Pfeffer是一位歌手、作曲家和音樂製作人。他和妻子及三個孩子在馬薩諸塞州坎布里奇生活。
❸ Scratch 難學：對初學者來說有多容易
多年來，我們一直在使用 Scratch 平台在我們的夏令營和在線課程中教授兒童編程。這一次，我們看到 7 歲及以上數棗的孩子學習編程的基礎知識，並繼續開發自己的 游戲 。
在這個簡短的指南中，我們將解釋初學者如何輕松學習 Scratch，以及它如何幫助您的孩子在編碼方面取得領先。
初學者不應該覺得 Scratch 很難學，因為它使用視覺元素和簡化的拖放功能。它是專門為孩子們創建的，主要目的是讓他們盡早了解編碼和編程的基礎知識。
盡管 Scratch 很簡單，但它對學習編程很有好處，讓孩子們隨著學習越來越多，可以創建具有相對較高復雜度的項目。
Scratch 是初學者和幼兒編碼的最佳入門指南。簡單來說，它是一種基於塊的編程語言，有助於簡化初學者的編碼。它使用拖放方法，讓孩子們可以快速輕松地執行操作。這種方法使 Scratch 不難學習，而且易於上手。
諸如省略逗號和忘記關閉括弧之類的事情都被消除了，從而更加關注編程概念。
開始使用 Scratch 後，孩子們通常會對使用更高級的編碼語言產生興趣——這里有4 種非常適合孩子們從 Scratch開始學習後開始學習的語言。
即使您不打沒巧算讓您的孩子成為一流的程序員，而只是希望他們作為初學者改進他們的邏輯思維方法，Scratch 也是一個很好的幫助方式。例如，孩子們會在 Scratch 中遇到障礙，他們需要通過系統思考和解決問題的邏輯來克服這些障礙。
Scratch 適合初學者的另一個方面是您並不總是需要手冊才能開始。對於大多數孩子來說，它很容易在沒有任何幫助的情況下拿起它。隨著他們的進步和進步，有輔導和指導是有幫助的，但剛開始相對容易。
為了讓初學者更容易使用，每個積木的形狀會提示孩子何時使用它。塊上有凹槽。一個塊可以在下面或上面有一個凹槽，並用它的凹槽與其他塊連接。沒有凹槽的塊表示無法進行鏈接。塊還具有顏色，使年輕的程序員能夠在計算中與不同的概念建立心理聯系。
我們的 Scratch 課程面向 7 至 10 歲的兒童。我們提供在線編程課程，並在英國的一系列地點提供夏令營。
藉助 FunTech，孩子們可以使用 Scratch 以 游戲 、故事和動畫的形式將他們的想像力變為現實。它由麻省理工學院媒體實驗室開發，是一種免費的基於塊的編程語言，面向 7 歲及以上的兒童，以幫助孩子發展創造性思維，同時提高他們的邏輯推理能力而聞名。
我們發現，從孩子第一次使用 Scratch 的第一刻起，它就是吸引他們的樂趣元素。樂趣是我們工作的核心，因為它是學習的極大動力。
在技術以前所未有的速度發展的 21 世紀，孩子們需要學習如何使用計算機語言。學習編碼對孩子的思想和未來有驚人的好處，但父母經常面臨的一個挑戰是決定我的孩子可以學習的最佳媒介是什麼。
雖然沒有適合孩子的「正確」編程語言，但在那個年齡學習的目的應該集中在樂趣和解決問題的技能上。
Scratch 是使用傳統編程語言的良好基石，因此最好將其視為編碼的介紹，而不是「專業」編程語言。
當那個時候需要推進到更復雜的事情時，Scratch 將為您的孩子學習編程提供一個寶貴的開端。然後他們可能會研究更復雜的語言。例如，繼續學習 Python 的孩子會看到與 Scratch的相似之處。
Scratch 將幫助孩子們掌握某些編程概念。這些概念包括變數、循環、函數、條件和列表。這些概念讓孩子們了解何時以及如何使用它們為他們的演算法創建代碼。
當他們理解這些並成功創枯畢鍵建項目時，他們將來學習其他編程語言就變得容易了。
除了使 Scratch 易於學習的功能之外，還有許多專門用於該平台的在線社區。當然，還有一些課程，例如我們在 FunTech 提供的課程，可幫助您的孩子將技能提升到一個新的水平。
❹ 為什麼有人說DNA可能是一種「編程語言」
因為DNA攜帶有合成RNA和蛋白質所必需的遺傳信息，是生物體發育和正常運作必不可少的生物大分子。DNA由脫氧核苷酸組成的大分子聚合物。脫氧核苷酸由鹼基、脫氧核糖和磷酸構成。其中鹼基有4種：腺嘌呤（A）、鳥嘌呤（G）、胸腺嘧啶（T）和胞嘧啶（C）。
DNA 分子結構中，兩條多脫氧核苷酸鏈圍繞一個共同的中心軸盤繞，構成雙螺旋結構。脫氧核糖-磷酸鏈在螺旋結構的外面，鹼基朝向裡面。兩條多脫氧核苷酸鏈反向互補，通過鹼基間的氫鍵形成的鹼基配對相連，形成相當穩定的組合。
(4)概率編程語言擴展閱讀：
DNA分子的雙螺旋結構是相對穩定的。這是因為在DNA分子雙螺旋結構的內側,通過氫羨殲雀鍵形成的鹼基對，使兩條脫氧核苷酸長鏈穩固地並聯起來。另外，鹼基對之間縱向的相互作用力也進一步加固了DNA分子的穩定性。
各個鹼基對之間的這種縱向的相互作用力叫做鹼基堆集力，是芳香族鹼基π電子間的相互作用引改培起的。普遍認為鹼基堆集力是穩定DNA結構的最重要的因素。
再有，雙螺旋外側負電荷的磷酸基團同帶正電荷的陽離子之間形成的離子兄早鍵，可以減少雙鏈間的靜電斥力，因而對DNA雙螺旋結構也有一定的穩定作用。
❺ 支持向量機用malt lab做好，還是R語言還是python好
支持向量機(SVM)是一種廣泛使用的機器學習演算法，可以在多種編程語言中實現。在您選擇使用哪種編程語言實現SVM時，應考慮幾個因素：
對您的背景和技能的要求：如果您熟悉R語言或Python，那麼使用這些語言實現SVM可能會更輕松。
工具的可用性和功能：使用Maltlab或其他工具可能會更方便，因為它們已經為SVM實現了一些常用功能。但是，如果您希望實現更高級的SVM功能，則可能需要使用編程語言來實現。
可擴展性：如果您希望將SVM用於更復雜的機器學習任務，則可能需要使用編程語言來實現，以便更好地控制演算法的行為。
核函數的選擇：SVM使用核函數將數據映射到高維空間，以便將其線性分類。因此，選擇合適的核函數可能會對SVM的性能產生重大影響。
懲罰參數的調整：SVM使用懲罰參數來控制模型的復雜度。調整懲罰參數可能會影響SVM的性能。
樣本權重的調整：SVM可以通過調整樣本權重來調整對某些樣本的偏好。調整樣本權重可能會影響SVM的性能。
總的來說，如果您熟悉R語言或Python，並希望能夠更好地控制SVM的行為，則可能需要使用這些語言來實現SVM。如果您只是希望快速實現SVM，則可能更喜歡使用Maltlab或其他工具。
特別的，對於優化SVM，您可能需要使用編程語言來實現，以便能夠更好地調配參數並調整演算法的行為。對於優化SVM，您可能需要考慮以下方面：
總的來說，優化SVM需要考慮多種因素，因此使用編程語言來實現SVM可能會更方便。