介绍时间序列预测是一个重要的科学和商业问题，因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。概率预测通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。这些通常被称为“单一”或“局部”方法。然而，当处理某些应用程序的大量时间序列时，在所有可用时间序列上训练一个“全局”模型是有益的，这使模型能够从许多不同的来源学习潜
论文名称：DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04110 论文作者：亚马逊 论文年份：2017 论文被引：558（2022/3/23）
什么是概率预测，如图所示： source：图片来源即不光要预测未来这条曲线（具体的预测值）
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2024-01-31 15:19:09
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一、随机变量及其分布函数1、随机变量 随机变量X,Y,Z是定义在样本空间Ω上的实值函数X=X(ω)，ω∈Ω①离散型 取值是一个一个的，分布函数 用分布律表示②连续型 取值是连续的，分布函数 用积分表示(下限为-∞，上限为x) 引进连续型随机变量的目的：把微积分引进来（考的多）离散型随机变量 连
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2024-05-12 18:29:49
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商业进阶——概率模型本章主要是从数据分析的长期预测方法：概率模型BTYD 模型的角度进行学习。未来预测模型：BTYD MODEL背景模型研究案例背景：组织 公共广播电台主要由听众的贡献支持挑战 观察听众关于他们是否每年给出的历史，我们可以预测他们未来的模式是什么？焦点捐助者最初关注1995年队列，忽略捐赠金额11,104名首次支持者共计24,615人研究课题 在接下来的6年里重复捐款的预测研究。图
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2024-06-17 19:03:34
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# 如何实现真实概率与预测概率的比较
在数据科学和机器学习中，比较真实概率与预测概率的任务是理解模型的准确性以及性能的重要一步。本文将逐步引导你完成这个任务，包括必要的步骤和代码示例。我们将使用Python来实现这个流程。
## 流程概述
我们将按照以下步骤进行比较：
| 步骤 | 描述 |
| -------
python统计分布和概率 When studying statistics, you will inevitably have to learn about probability. It is easy lose yourself in the formulas and theory behind probability, but it has essential uses in both
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2023-09-12 11:33:27
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简介通过调节机器学习模型的容量，可以控制模型是否偏于过拟合还是欠拟合。模型容量容量从本质上说是描述了整个模型的拟合能力的大小。如果容量不足，模型将不能够很好地表示数据，表现为欠拟合；如果容量太大，那么模型就很容易过分拟合数据，因为其记住了不适合与测试集的训练集特性，表现为过拟合。 因此控制好模型的容量是一个关键问题。控制方法容量的控制可以通过多种方法控制，包括：控制模型的假设空间。添加正则项对模型
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2024-09-05 15:51:24
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python简单脚本之概率计算发布时间：2018-06-10 17:16:25编辑：Run阅读(2628)编写一个ball.py文件，代码如下#!/usr/bin/env python# coding: utf-8__author__ = 'www.py3study.com'import randomclass selectball(object):def __init__(self):self.
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2023-06-14 22:19:43
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1.python数值计算注意type（）——查看变量类型类型转换tang2 = int(tang)
type(int(tang))
inttang_str = 'tang'
type(tang_str)
strtang_str = '123'
type(tang_str)
str
float(tang_str)
123.0只有字符串内容是数值时，才能转换为float。转换为字符串使用str
深度学习从业者通常与其他从事结构化概率模型研究的机器学习研究者使用相同的基本计算工具。然而，在深度学习中，我们通常对如何组合这些工具作出不同的设计决定，导致总体算法、模型与更传统的图模型具有非常不同的风格。深度学习并不总是涉及特别深的图模型。在图模型中，我们可以根据图模型的图而不是计算图来定义模型的深度。如果从潜变量 hi到可观察变量的最短路径是 j步，我们可以认为潜变量 hj处于深度 j。我们通
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2023-10-12 12:12:16
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一、简介变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。图的每个节点（node）都表示一个随机变量，而图的边（edge）则被用于编码这些随机变量之间的关系，通常是条件概率。 对于一个K维随机变量$X=\left [ X_{1},X_{2},...,X_{K}, \right ]^{T
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2023-10-31 22:34:04
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## 如何在Python中实现Logistic回归预测概率
Logistic回归是一种用于二分类问题的统计模型，它通过计算某个事件发生的概率来进行预测。在本篇文章中，我将带领你一步步实现Logistic回归预测概率。
### 整体流程
整件事情的流程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数
# 深度学习预测概率的基本概念及代码示例
深度学习作为机器学习的一个分支，在数据的处理与分析中占据了越来越重要的地位，尤其是在概率预测方面。本文将探讨如何使用深度学习模型进行概率预测，并提供一个简单的代码示例。
## 深度学习模型概述
深度学习模型通常由多个层次组成，每个层都负责提取数据中的特征。常见的模型包括全连接网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。通过训练这
导入数据 测试集的data和target在两个csv里，我们先将它们合并成一个csv。训练集为了方便处理，我们将survived标签方杂质最后一列。 1 import pandas as pd 2 train=pd.read_csv('train.csv',index_col=0) 3 sub=pd ...
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2021-09-28 12:12:00
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# 深度学习与概率预测
## 引言
在当今的数据驱动时代，深度学习因其强大的建模能力而广泛应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理和概率预测等。概率预测是指通过模型对未来事件发生的可能性进行估计。在这篇文章中，我们将探讨深度学习在概率预测中的应用，并提供一些代码示例帮助理解这一过程。
## 什么是概率预测？
概率预测是利用统计模型，根据已有数据来预测未来事件发生的概率。在许多应用中，例如金
Natural Language ProcessingWhat is NLP?Why NLP is hard?NLP的应用场景NLP关键技术 What is NLP?全称：Natural Language Processing中文：自然语言处理NLP由两部分组成：P = U + G NLU:Natural Language Understading NLG:Natural Language Ge
# 深度学习与概率预测的探索
深度学习作为一种强大的机器学习方法，已广泛应用于图像识别、自然语言处理以及医疗诊断等多个领域。在这些应用中，预测概率是评估模型性能的重要指标之一。本文将为您深入探讨深度学习在概率预测中的应用，并提供相关代码示例，帮助您更好地理解这一主题。
## 概率预测的基本概念
在深度学习中，概率预测主要涉及对某个事件或类别发生的可能性进行建模。例如，在二分类任务中，我们希望
# Python进行概率预测的流程和代码实现
## 概述
在Python中进行概率预测是一项常见的任务，它可以用于数据分析、机器学习、金融风险评估等领域。本文将介绍一种简单的概率预测流程，并提供相应的代码和注释。
## 流程概览
下面是整个概率预测流程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集和处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型训
原创
2024-01-16 06:52:50
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# 深度学习概率预测：科学与实践
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理和概率预测等多个领域取得了显著的进展。本文将着重探讨深度学习在概率预测方面的应用，并通过一个简单的代码示例来加深理解。
## 概念介绍
概率预测是指在不确定性条件下，利用模型对结果的概率分布进行预测。深度学习模型，特别是神经网络，可以学习数据中的复杂模式，从而实现有效的概率预测。这种方法既可以
一、逻辑蒂斯分布设x是连续性随机变量，x服从逻辑蒂斯分布是指x具有以下的分布函数和概率密度函数。二、逻辑回归（LR）1、逻辑回归（logistic regression）定义LR模型由条件概率P(Y|X)表示，并假设这个分布是逻辑蒂斯分布。模型学习就是确定该分布中的未知参数，用wx+b来表示未知的参数部分。二项逻辑回归模型时如下的条件概率分布2、逻辑回归的特点1）一个事件的几率（odds）是指该事
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2024-03-23 11:09:19
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