概率是给定事件A的一个数值。事件的概率写为P(A)，描述了该事件的长期相对频率。概率模型还可以用于其他特殊领域：概率算法（probabilistic algorithm），标准正态分布（standard normal distribution），线性模型（linear model）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系，我们期待为你服务！
概率模型是对随机现象的数学表示。它由它的样本空间、样本空间内的事件以及与每个事件相关的概率定义。
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概率模型介绍（Introduction to Probability Models）代写
概率模型，给定一个用户的查询串，相对于该串存在一个包含所有相关文档的集合。我们把这样的集合看作是一个理想的结果文档集，在给出理想结果集后，我们能很容易得到结果文档。这样我们可以把查询处理看作是对理想结果文档集属性的处理。问题是我们并不能确切地知道这些属性，我们所知道的是存在索引术语来表示这些属性。由于在查询期间这些属性都是不可见的，这就需要在初始阶段来估计这些属性。这种初始阶段的估计允许我们对首次检索的文档集合返回理想的结果集，并产生一个初步的概率描述。
概率模型是基于以下理论:给定一个用户的查询串和集合中的文档，概率模型来估计用户查询串与文档相关的概率。概率模型假设这种概率只决定于查询串和文档。更进一步说，该模型假定存在一个所有文档的集合，即相对于查询串 的结果文档子集，这种理想的集合用R表示，集合中的文档是被预料与查询串相关的。
概率模型的优点在于，文档可以按照他们相关概率递减的顺序来计算秩(rank)。他的缺点在于:开始时需要猜想把文档分为相关和不相关的两个集合，实际上这种模型没有考虑索引术语在文档中的频率(因为所有的权重都是二元的)，而索引术语都是相互独立的。
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