Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Xác suất tiên nghiệm các nhóm khách hàng

    Bước đầu tiên của bộ phân lớp Naive Bayes là ước lượng xác suất tiên nghiệm (prior) của từng lớp từ dữ liệu huấn luyện. Cho nnn khách hàng đã gán nhãn nhóm yi∈{0,1,…,C−1}y_i \in \{0, 1, \dots, C-1\}yi​∈{0,1,…,C−1}, hãy tính:

    P(y=c)=soˆˊ maˆ˜u coˊ nha˜n cn,c=0,1,…,C−1P(y = c) = \frac{\text{số mẫu có nhãn } c}{n}, \quad c = 0, 1, \dots, C-1P(y=c)=nsoˆˊ maˆ˜u coˊ nha˜n c​,c=0,1,…,C−1

    In đủ CCC giá trị theo thứ tự lớp 0 đến C−1C-1C−1 (lớp không xuất hiện có xác suất 0).

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng đầu: hai số nguyên nnn CCC. Dòng thứ hai: nnn số nguyên yiy_iyi​ (mỗi số trong khoảng 0..C−1).

    • Ràng buộc đầu vào:

      1 ≤ n ≤ 10000; 2 ≤ C ≤ 20.

    • Định dạng đầu ra:

      Một dòng gồm CCC số thực: P(y=0),…,P(y=C−1)P(y=0), \dots, P(y=C-1)P(y=0),…,P(y=C−1), mỗi số làm tròn 2 chữ số thập phân ({:.2f}), cách nhau dấu cách.

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    5 2
0 1 0 0 1

    Đầu ra:

    0.60 0.40

    Giải thích:

    Lớp 0 có 3 mẫu, lớp 1 có 2 mẫu trên tổng 5 ⇒ P(0) = 0.60, P(1) = 0.40

    Đang tải editor...