Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Ước lượng likelihood theo tần suất

    Trong Naive Bayes với đặc trưng rời rạc, likelihood được ước lượng bằng tần suất tương đối. Cho nnn bản ghi, mỗi bản ghi gồm giá trị đặc trưng xix_ixi​ (số nguyên) và nhãn yiy_iyi​ (số nguyên). Với giá trị truy vấn vvv và lớp ccc, hãy tính:

    P(x=v∣y=c)=soˆˊ bản ghi coˊ x=v vaˋ y=csoˆˊ bản ghi coˊ y=cP(x = v \mid y = c) = \frac{\text{số bản ghi có } x = v \text{ và } y = c}{\text{số bản ghi có } y = c}P(x=v∣y=c)=soˆˊ bản ghi coˊ y=csoˆˊ bản ghi coˊ x=v vaˋ y=c​

    Dữ liệu đảm bảo lớp ccc xuất hiện ít nhất một lần.

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng đầu: số nguyên nnn. nnn dòng tiếp theo: hai số nguyên xix_ixi​ yiy_iyi​. Dòng cuối: hai số nguyên vvv ccc.

    • Ràng buộc đầu vào:

      1 ≤ n ≤ 10000; 0 ≤ x, v ≤ 100; 0 ≤ y, c ≤ 20.

    • Định dạng đầu ra:

      Một dòng duy nhất: P(x=v∣y=c)P(x=v \mid y=c)P(x=v∣y=c) làm tròn 2 chữ số thập phân ({:.2f}).

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    6
1 0
2 0
1 0
1 1
2 1
2 1
1 0

    Đầu ra:

    0.67

    Giải thích:

    Lớp 0 có 3 bản ghi, trong đó 2 bản ghi có x=1 ⇒ P(x=1|y=0) = 2/3 ≈ 0.67

    Đang tải editor...