深度揭秘误判率(误判率和过杀率一样吗)

Mark wiens

发布时间:2024-01-17

期望的误判率为:P。6)根据自然常数公式: lim^x, x→∞,得出:7)k为何值时可以使得误判率最低。

深度揭秘误判率(误判率和过杀率一样吗)

 

预估要存的数据量为:n期望的误判率为:PBit数组的大小为:mHash函数的个数为:k推导过程:1)对某一特定bit位在一个元素由某特定hash函数插入时没有被置为1的概率为:

2)则k个hash函数都没有将其置为1概率为:

3)如果插入了n个元素,都未将其置为1的概率为:

4)反过来,则此位被置为1的概率为:

5)一个不在集合中的元素,被误判在集合中的概率:

6)根据自然常数公式: lim(1+1/x)^x, x→∞,得出:

7)k为何值时可以使得误判率最低。设误判率为k的函数:

8)设:

9)则简化为:

10)两边取对数:

11)两边对k求导:

12)下面求最值:

则误判率最低时,得出k值:

13)把k代入误判率公式,得出:

14)把k代入误判率公式,得出m值:

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