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）
联合概率、边缘概率、条件概率 概念总结 一、总结 一句话总结： 条件概率：设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B) 联合概率：联合概率指的是包含多个条件且所有条件同时成立的
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2020-11-07 19:54:00
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老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科:先验概率百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的
原创
2021-05-20 23:57:00
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分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。从事件到函数 我们已经很清楚函数的概念，g = g(x)是一个典型的函数，输入数据经过g(x)的处理后得到了一个新的输...
原创
2021-06-07 23:15:23
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公式含义在 B 事件发生的情况下，发生 A 事件的概率。这和 A 事件和 B 事件同时发生的概率是不一样的，前者的样本空间为：P(B)N，后者的样本空间为 N。
原创
2021-07-21 15:14:43
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DescriptionAs Harry Potter series is over, Harry has no job. Since he wants to make quick money, (he wants everything quick!) so he decided to rob banks. He wants to make a calculated risk, and grab a
原创
2022-01-12 10:16:13
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首先我们需要搞清楚几个概念：概率函数、概率分布、概率密度我这里只做简单阐述，意在理解概念，可能不严谨。我们知道变量可分为离散随机变量和连续随机变量；概率函数：随机变量取某个值的概率pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)；以骰子为例，每次摇骰子取值为 1-6，取每个数字的概率为 1/6，这就是离散概率函数；pi=P(X<170)；以身高为例，小于 170 的概率，这就是连续概率函数
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2023-10-23 23:06:24
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分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。从事件到函数 我们已经很
原创
2022-01-16 17:46:40
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1.概率密度函数 1.1. 定义 如果对于随机变量X的分布函数F(x),存在非负函数f(x),使得对于任意实数有 则称X为连续型随机变量，其中F(x)称为X的概率密度函数，简称概率密度。（f(x)>=0,若f(x)在点x处连续则F(x)求导可得）f(x)并没有很特殊的意义，但是通过其值得相对大小得知，若f(x)越大，对于同样长度的区间，X落
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2023-09-08 23:50:32
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概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。”了解数据的分布有助于更好地模拟我们周围的世界。它可以帮助我们确定
一、基本概率论——模拟骰子 1、导入必要包 # matplotlib inline jupyter常用于生成画布 %matplotlib inline import torch from torch.distributions import multinomial from d2l import t ...
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2021-07-26 09:16:00
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概率图模型构建了这样一幅图，用观测节点表示观测到的数据，用隐含节点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后基于这样的关系图获得一个概率分布，非常“优雅”地解决的问题。 概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型等。主要在NLP领域用的较为广泛 1 概率图模型额联合概率分布团：如果在X={x1,x2,...,xn}所构成的子集中，
下面来推导概率论的加和与乘法规则
假设两个随机变量X和Y，随机变量X可以随机取任意的\(x_i, i=1,2,..., M\)，随机变量Y可以随机取任意的\(y_j,j=1,2,...,L\)。进行N次试验，对X和Y都进行了取样，把\(X=x_i\)且\(Y=y_i\)出现的试验次数记为\(n_{ij}\)。并且把X取值为\(x_i\)（与Y的取值无关）出现的试验次数记为\(c_i\), 类似
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2023-09-08 19:10:53
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老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科:先验概率百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的概率分布。可以看到二者定义有一个共同点，即先验概率是不依靠观测数据的概率分布，也就是与其他...
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2021-06-08 16:26:20
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0. 条件概率的理解对于条件概率 P(A|B) B 作为 A 发生的条件，对 A 发生的概率的影响，以 B 为条件的含义正在于，B 的值是被观察到的（Observed），其值是已知的（Given）。1. 条件概率时刻发生变化你的老师告诉大家下周有一个抽查考试，周一至周五任意一天的早上会告诉大家当天考试。
周一：1/5周二：1/4（周一不发生，表示已然发生的事）周三：1/3（周一周二不发生）周四：1
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2016-08-14 17:55:00
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问题描述 生成n个∈[a,b]的随机整数，输出它们的和为x的概率。输入格式 一行隔。输出格式 输出一行包含一个小数位和为x的概率，小数点后保留四位小数样例输入2 1 3 4样例输出0.3333数据规模和约定 对于50%的数据，n≤5. 对于100%的数据，
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2022-08-11 14:59:45
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文章目录1. 利用集合并推导1. 利用集合并推导有ABC三个随机事件，我们知道，至少有两个
原创
2022-12-04 07:54:12
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布尔模型和向量空间模型可以给出文档内容和查询是否相关的非确定性的推测，而概率论的方法可以给这种推测提供一个基本的理论。概率论基础知识事件A发生的概率为P(A)，它满足0≤P(A)≤1，对于两个事件A、B，它们的联合事件发生的可能性通过联合概率P(A,B)描述，条件概率P(A|B)表示在事件B发生的条件下A发生的概率。联合概率和条件概率的关系可以通过链式法则(Chain Rule)来体现：P(AB)
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2023-07-21 23:07:57
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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
0. 条件概率的理解
对于条件概率 P(A|B) B 作为 A 发生的条件，对 A 发生的概率的影响，以 B 为条件的含义正在于，B 的值是被观察到的（Observed），其值是已知的（Given）。
1. 条件概率时刻发生变化
你的老师告诉大家下周有一个抽查考试，周一至周五任意一天的早上会告诉大家当天考试。
周一：1/5
周二：1/4（周一不发生，表示已然发生的事）
周三：1/3（周
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2016-08-14 17:55:00
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