有20套两居房屋、30套三居房屋，现在有13间房空着。问概率分布

假设我们随机选择一间房，事件A表示选择的房间为空房间。则概率分布可以表示为：

P(A|两居房) * P(两居房) + P(A|三居房) * P(三居房)

其中，P(两居房)表示两居房的概率，P(三居房)表示三居房的概率。P(A|两居房)表示在两居房中选择空房间的概率，P(A|三居房)表示在三居房中选择空房间的概率。

现在已知有20套两居房屋、30套三居房屋，13间房空着，可以得到以下概率：

P(两居房) = 20 / (20 + 30) = 2 / 5
P(三居房) = 30 / (20 + 30) = 3 / 5

对于两居房，有7个空房间，因此：

P(A|两居房) = 7 / 20

对于三居房，有6个空房间，因此：

P(A|三居房) = 6 / 30 = 1 / 5

因此，概率分布为：

P(A) = P(A|两居房) * P(两居房) + P(A|三居房) * P(三居房)
= (7 / 20) * (2 / 5) + (1 / 5) * (3 / 5)
= 0.34

所以选择一间房为空房间的概率为0.34。

相关问题

3居房屋，每间房的成交概率为9/10，问成交1间的概率、成交2间的概率、成交3间的概率

假设每间房的成交与否是相互独立的事件，则成交1间的概率为：

P(成交1间) = C(3,1) * (9/10)^1 * (1/10)^2 = 0.27

其中，C(3,1)表示从3间房中选取1间房成交，(9/10)^1表示成交这1间房的概率，(1/10)^2表示不成交的2间房的概率。

成交2间的概率为：

P(成交2间) = C(3,2) * (9/10)^2 * (1/10)^1 = 0.243

其中，C(3,2)表示从3间房中选取2间房成交，(9/10)^2表示成交这2间房的概率，(1/10)^1表示不成交的1间房的概率。

成交3间的概率为：

P(成交3间) = C(3,3) * (9/10)^3 * (1/10)^0 = 0.729

其中，C(3,3)表示从3间房中选取3间房成交，(9/10)^3表示成交这3间房的概率，(1/10)^0表示不成交的0间房的概率。

我现在有两个分布，计算这两个分布KL散度的代码是什么

计算两个分布P和Q的KL散度的代码可以使用以下公式：

import numpy as np
def kl_divergence(p, q):
    return np.sum(np.where(p != 0, p * np.log(p / q), 0))

其中，p和q是两个分布，可以是概率质量函数或概率密度函数。这个函数计算p和q之间的KL散度，并返回一个标量值。请注意，这个函数假设p和q的范围相同，如概率质量函数的所有可能值或概率密度函数的支持域。