基于BG/NBD概率模型的用户CLV预测 小P：小H，我们最近想预测下用户的生命周期价值，有没有什么好的方法啊？ 小H：简单啊，用户每月平均花费用户平均寿命。...小P：额，你懂的模型那么多，就不能直接利用算法预测每个用户的CLV吗？ 小H：这...，那好吧，有个BG/NBD概率模型可以依据用户的RFM进行预测 如果你想知道用户是不是流失了呢？...BG/NBD概率模型都可以解决。但是该模型不能预测周期性消费的客户，因为它只关注T时段内的交易。...() output_21_0 暖红色为大概率存活的用户 冷蓝色为大概率流失的用户 预测下个时期的购买量 # 预测用户下个时期（t）的预期购买量 t = 30 df_model_finall['predicted_purchases...模型预测的效果在0-4次较为接近，在5、6购买预测存在低估情况 总结 这个模型实际只依赖RFT进行训练和预测，虽然大多数消费数据的概率分布服从假设，但是在使用时应该结合业务数据进行预测效果验证，毕竟和钱相关的任务都是很重要的
预测模型结构确定 VII . 基于分类的判别模型 VIII . 基于分类的概率模型 IX . 预测模型的评分函数 X . 基于回归的预测模型 I . 预测建模 与 描述建模 ---- 1 ....预测建模 拟合过程 ---- 预测模型的拟合过程 : ① 预测模型 : Y=f (X ; \theta) ② 拟合过程 : 需要完成两个工作 , 首先要确定模型 f 结构 , 然后确定参数 \theta...基于分类的判别模型 ---- 分类模型 分为两种 , 判别模型 和 概率模型 ; 1 ....基于分类的概率模型 ---- 分类模型 分为两种 , 判别模型 和 概率模型 ; 1 ....基于回归的预测模型 : 线性回归模型 , 非线性回归模型 , 分段线性模型 ; 2 .
为了解决这个问题，本文提出了一个两阶段的框架。 提出的算法 VVC 的帧内预测包含两个步骤。首先，将 CTU 迭代分解为多个编码深度不同的 CU。...因此，本文设计了一种两阶段复杂度优化策略:基于深度特征融合的帧内深度预测模型 （D-DFF） 确定最优深度，基于概率估计的分区模式预测模型 （P-PBE） 选择候选分区。...本文将 CTU 划分为 8×8 块，并尝试预测每个块的最佳深度（块大小 8×8 的选择是基于预测精度和编码复杂性之间的权衡）。因此，大小为 128×128 的 CTU 被划分为16×16块。...为节省编码时间，跳过大于最优深度的编码。 基于概率估计的帧内分区模式预测 在 CTU 编码中，迭代执行分割过程，直到每个 CU 的最优深度 Do。...图4 分区模式预测流程图 实验 实验配置 本文在 JVET 通用测试条件 (CTC) 下的 VTM-12.0 平台上使用 ALL-INTRA 配置实现了该算法。
去年我推出了几篇基于神经网络的金融预测教程，我认为有些结果还是蛮有趣的，值得应用在实际交易中。...从概率角度讲，我们可以从数据本身学习正则化方法，在我们预测中估计准确性，使用更少的数据来训练并且在模型中加入概率依赖。...因为我们通常将这种概率模型（比如神经网络）描述为从一个变量到另一个变量的有向图，这样我们就可以直接表示变量的依赖性： 最初这种概率编程语言被用来定义这些模型并对其进行推断。 为什么用概率编程？...)并且基于输入数据x从模型p(y|x)中采样。...重复取样100次然后计算每一次取样预测的均值和标准差（标准差越大，我们对预测准确的信心越低）。
一、一个屋子里必须要有多少人，才能让某人和你生日相同的概率至少为1/2? 必须要有多少人，才能让至少两个人生日为 7月 4 日的概率大于 1/2?...文心一言： 一个屋子里必须要有多少人，才能让某人和你生日相同的概率至少为1/2？ 答案：23人。 证明：假设有n个人，生日都在一年365天当中，则某人和你的生日相同的概率至少为1/2，即n≥23。...在这里插入图片描述 华为盘古： 要计算至少有多少人可以和某人的生日相同或至少有两个人生日为 7月 4 日，我们需要知道该屋子里有几个人。...因此，至少有 5 个人和某人的生日相同或至少有两个人生日为 7月 4 日的概率大于 1/2。 在这里插入图片描述 360智脑： 对于第一个问题，我们需要找到一个整数 k 使得 (n-1)!/(n!...判断某人和你生日相同的概率至少为1/2，可以使用以下方法：假设一年有365天，则你和某个人生日相同的概率为1/365。
作用 一般情况，在预测结局事件的时候，不同的人可能会建立不同的预测模型，当我们去评价两个模型的好坏或者预测能力的强弱的时候，你可能会说AUC呀，其实除了AUC，还有NRI也是用来比较两个模型预测能力的。...净重新分类指数NRI 相对于ROC曲线及其AUC，NRI更关注在某个设定的切点处，两个模型把研究对象进行正确分类的数量上的变化，常用来比较两个模型预测能力的准确性。...，根据新、旧模型的预测分类结果，整理成两个2×2的表格。...，新模型的预测能力有所改善，正确分类的比例提高了16.3%。...Ok，今天的推文就到这，我们主要分享了NRI的基本概念和基于R语言计算NRI，希望能对大家有所帮助，最后，欢迎大家留言，有不正确的地方，也请大家留言指正。
如果在这之前出门，大概率不会迟到，反之亦然。 ? 这就是最简单的决策树模型，只有一对选择分支。...这样一来，决策树就变成了两层，你还可以根据自己的需要继续分层下去。大多数情况下，每个决策点只有两个分支。 上面的案例只有一个预测变量，以及一个类别目标变量。...当模型对连续变量做出预测时，这也被称为回归树。我们已经解释了一维或二维的分类树了，接下来我们分析回归树。 你几点起床？ 现在我们要加入某人的年龄以及他起床的时间。...决策树的结构能让你将任何年龄的人分到各自的类别中，并且预测出他们的起床时间。 我们还可以将回归树模型扩展到有两个预测变量的形式。如果我们不仅考虑某人的年龄，还要考虑月份，那么我们会找到更加丰富的模式。...原文地址：https://brohrer.github.io/how_decision_trees_work.html 推荐阅读： 一大批历史精彩文章啦 【收藏版】长文详解基于并行计算的条件随机场
每个节点对应一个随机变量，而有向边表示两个变量之间的条件依赖关系。贝叶斯网络的结构和条件概率分布可以通过观察数据和领域知识来构建。...在这个例子中，先验概率是某人是少林派的情况下，他是武林高手的概率。在图中，先验概率的条形显示了我们在新证据（内力水平）出现之前对某人是武林高手的初始信念。...似然（Likelihood）：似然函数表示在给定条件下某个事件发生的可能性。在这个例子中，似然函数是某人是武林高手的情况下，他具有高内力的概率。...在这个例子中，后验概率是某人具有高内力的情况下，他是少林派的武林高手的概率。图中后验概率的条形显示了在考虑新证据（高内力）后，我们对某人是武林高手的更新后的信念。...具体解释先验概率：大约0.5，表示在没有额外信息的情况下，有50%的可能性某人是少林派的武林高手。似然概率：大约0.024，表示如果某人是武林高手，他具有140内力的可能性较低。
93%的地点具有可预测性 通过时间、距离约束过滤路段 公交车的上下情况 分割段 行程内转移 CRF条件随机场 观察序列-隐藏序列 xi=(li,li+1) S={l1,l2,l3,…} 通过标记数据足够多的...（显性模式） 任意两个地点i,j分别对用户-地点、时间段-地点二部图运用带重启动的随机游走获得相关性为r(i,j)t r(i,j)u，用线性加权的方式进行融合。...（隐性模式） 通过top-k预测邻近地点的类别 用概率公式。...重要地点预测： Place:地方/时间-区间 Location：地点 地方的聚类（mean-shift）基于时间的聚类方法 自动确定聚类个数-过滤噪声 区域功能标记： 不同时间可能功能不同， 人们何时进入何时离开...-》第五章 基于新颖性探索预测的加权模型 预测下一地点是否为新颖地点：归结为二分类问题：基于历史的特征、时间特征、空间特征。
如果感觉排版有问题请看原文链接 给你题目求概率(问题请读三遍) 10000人去检测某种发病率1%的疾病，如果某人确实生了这个病，有90%的概率会被检出阳性； 如果某人没有生病，有9%的概率会被误检出阳性...现在甲被检出阳性，请问他真实得病的概率是多大？ 是不是感觉不会 太难如果不清楚情况那下面例题（依赖大学知识） 或者跳到QA 环节(依赖小学知识) 例题1 监测出来有阳性实际的病概率 ?...数学公式 条件概率 如果A和B是两个事件，且P(B)≠0。那么B条件下，A的条件概率为 ?...回答上面题目 q1 10000人去检测某种发病率1%的疾病，如果某人确实生了这个病，有90%的概率会被检出阳性；如果某人没有生病，有9%的概率会被误检出阳性。...A: 3/（3+2)=3/5 其实不知道什么是 全概率 贝叶斯 条件概率这些公式 凭借小学基本知识也能解题 推理如下： ? 有10000人去检测，100人是实际得病了的。
贝叶斯概率是由贝叶斯理论所提供的一种对概率的解释，它采用将概率定义为某人对一个命题信任的程度的概念。 最传统的概率理论是基于事件的相对频率（频率），而贝叶斯观点更加灵活地看待概率。...比如，如果已知某人妈妈得癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他妈妈罹患癌症的概率。...连接两个节点的箭头代表此两个随机变量是具有因果关系或是非条件独立的；而两个节点间若没有箭头相互连接一起的情况就称其随机变量彼此间为条件独立。...例如，假设我们有两个参数 ，并且没有超参数，那么联合概率 可以利用概率演算的规则，以不同的方式展开成条件的乘积: 或者 对应的图表为: 读这些图的方法是：一个标记为 的节点表示联合概率中的...例如，第一个图告诉我们，只知道 就可以预测数据，但是我们对 的先验知识依赖于 。因此，实际上，简化联合概率涉及到绘制一个图表，为数据和模型讲述一个合适的故事。
我们知道回归模型是预测一个量，分类模型则是预测一个标签。换一个角度来看，回归模型输出的预测值则是连续值；而分类模型输出的预测值是离散值。...上面的求解过程，看起来好复杂，但是，如果从b1到bn这些特征之间，在概率分布上是条件独立的，也就是说每个特征bi与其他特征都不相关。 那么，当i不等于j时，有 ? —— 无关条件被排除到条件概率之外。...对于所有的类别都是相同的，可以省略，问题就变成了求 P(b1b2...bn|C)P(A)的最大值。 下面再通过两个例子，来看如何使用朴素贝叶斯分类器。...已知某人身高6英尺、体重130磅，脚掌8英寸，请问该人是男是女？根据朴素贝叶斯分类器，计算下面这个式子的值。 ? 这里的困难在于，由于身高、体重、脚掌都是连续变量，不能采用离散变量的方法计算概率。...我们知道，高斯分布又名正态分布（在二维空间内形成钟形曲线），每一个高斯分布由两个参数——均值和方差决定。 ? 比如，男性的身高是均值5.855、方差0.035的正态分布。
p=18782 本文我们讨论了期望寿命的计算。人口统计模型的起点是死亡率表。但是，这种假设有偏差，因为它假设生活条件不会得到改善。...因此，对于在日期t上x岁的某人，在该年死亡的概率为 qx，t = Dx，t / Ex，t。这些数据存储在矩阵中进行可视化，存储在数据库中进行回归。...K =（K1816，K1817，⋯，K2015）使我们了解生活条件的改善，一年内死亡的可能性降低。这些改善不是均匀的，因此我们使用B =（B0，B1，⋯，B110）来使改善取决于l '年龄。...我们可以表示-K ^，它的优点是描述了生活条件的改善。最后，让我们作图-B ^ ? 困难在于，为了预测期望寿命，我们需要针对t的大值（尚未观察到）计算qt，x。...对于线性预测，对1968年出生的人，我们有第二年死亡的概率 if(sbase$t[i]<= 2015){vq[i]=BASE[ BASE$x==sbase$x[i]) & BASE$t==sbase
朴素贝叶斯很直观，计算量也不大，在很多领域有广泛的应用， 算法思想：基于概率的预测 逻辑回归通过拟合曲线（或者学习超平面）实现分类，决策树通过寻找最佳划分特征进而学习样本路径实现分类，支持向量机通过寻找分类超平面进而最大化类别间隔实现分类...全概率：如果A和A'构成样本空间的一个划分，那么事件B的概率为：A和A'的概 率分别乘以B对这两个事件的概率之和。 ?...这个叫做条件P(B)。 最后，推算在该条件下（星星出现）时的明天是晴天的概率，叫做后验概率P(A|B)。...于是，我们可以说，明天下雨的概率，再加入了新的条件后，从70%上升到了86%。 图像表示，其实非常简单。下图左边矩形占全图的比例，即为先验概率。图中横贯东西的一条直线，就是条件。...具体的测试样本[-0.8,-1]被预测为1的概率为9.99999949e-01 ，远远大于预测为2的概率5.05653254e-08。这也是为什么最终的预测结果为1的原因了。
在本节中，我们将详细介绍使用R来计算Logistic回归模型的C统计量。实际上，Logistic回归模型的受试者工作特征曲线（ROC）是基于预测的概率。...02 一致性和校准曲线 它是指实际发生的概率与预测的概率的一致性。我们仍然引用上面的例子。我们预测了100个人，但并不意味着我们真正使用该模型来预测一个人是否患有该疾病。...该模型仅仅是根据大于某个临界值（例如0.5）的概率来确定人是否患有疾病，从而为我们提供了某人患病的可能性。例如，有100个人，我们最终将通过模型获得100个从0到1的概率。...实际几率实际上是这10个人中疾病的比例，预测概率是每个组预测的10个概率的平均值，然后将两个数字进行比较，一个作为横坐标，一个作为纵坐标，由此获得校准图，并且还可以计算图的95％范围。 ?...本研究的目的是调查低出生体重儿的独立影响因素，这与二元Logistic回归的应用条件一致。
0 相关源 1 朴素贝叶斯算法及原理概述 1.1 朴素贝叶斯简介 ◆ 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类方法 ◆ 朴素贝叶斯算法是一种基于联合概率分布的统计学习方法 ◆ 朴素贝叶斯算法实现简单...比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。...通常，事件A在事件B已发生的条件下发生的概率，与事件B在事件A已发生的条件下发生的概率是不一样的。 然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。...通过对训练数据的单次传递，它计算给定每个标签的每个特征的条件概率分布。 对于预测，它应用贝叶斯定理来计算给定观察的每个标签的条件概率分布。 MLlib支持多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。...给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率[二元][线性分类器]。
01 什么是贝叶斯定理 预测在生活中必不可少，比如决定是否购买更多的股票、预测某个球队是否获胜、确定下个月是否外出旅游等。...通过上面两个例子，我们可以发现，当先验概率足够强大时，即使出现新的证据，先验概率也会表现出惊人的影响力。...使用朴素贝叶斯算法要满足一个基本假设：假定给定目标值的各个特征之间是相互独立的，即条件独立性。举个例子，“鹦鹉会飞”和“鹦鹉会学人说话”这两个短语是条件独立的，因为它们之间没有必然联系。...总之，这两个短语彼此影响，“鹦鹉会飞”影响了“鹦鹉是鸟”的结论，“鹦鹉是鸟”又导致了“鹦鹉会飞”，它们不是条件独立的。 朴素贝叶斯算法为何要设置条件独立的前提呢？...由于这一假设，模型包含的条件概率数量大幅减少，朴素贝叶斯算法的预测过程也大为简化。当然，这么做也在一定程度上牺牲了分类准确性。
0 相关源码 1 朴素贝叶斯算法及原理概述 1.1 朴素贝叶斯简介 ◆ 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类方法 ◆ 朴素贝叶斯算法是一种基于联合概率分布的统计学习方法 ◆ 朴素贝叶斯算法实现简单...比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。...通常，事件A在事件B已发生的条件下发生的概率，与事件B在事件A已发生的条件下发生的概率是不一样的。 然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。...通过对训练数据的单次传递，它计算给定每个标签的每个特征的条件概率分布。 对于预测，它应用贝叶斯定理来计算给定观察的每个标签的条件概率分布。 MLlib支持多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。...给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元。
贝叶斯定理 贝叶斯定理是用来解决"逆概率"问题的，即根据一些有限的过去数据来预测某个概率。比如利用有限的信息(过去天气的测量数据)来预测明天下雨的概率是多少。...先验概率是由以往的数据分析得到的概率，泛指一类事物发生的概率，根据历史资料或主观判断未经证实所确定的概率。后验概率而是在得到信息之后再重新加以修正的概率，是某个特定条件下一个具体事物发生的概率。...P(A|B): 是已知B发生之后A的条件概率，就是先有B然后才有A，也由于得自B的取值而被成为A的后验概率。...P(B|A): 是已知A发生之后B条件概率，就是先有A然后才有B，也由于得自A的取值而被成为B的后验概率。...就知道大哥看重某人其实并不大会下拜，不看重但为了套路某人反而会下拜。 所以呼延灼得出如下计算过程。
人工智能系统可以预测场景如何展开，也可以设想不久的将来。 对于静止画面，深度学习算法生成的微视频可以预测接下来可能发生的场景。...当某人做饭时，要明白他在做什么，我们就会想象他们接下来会吃什么，而人工智能很难做到这一点。该系统还可帮助人工智能助手预测危险，如预测某个人即将摔倒或帮助自动驾驶汽车预测事故。...一个网络生成视频，另一个网络用于判断视频看上去是真实的还是虚构的。这两个网络相互竞争：生成视频的那个网络尽力创造出能够使另一个网络无法分辨的视频，而后者则不遗余力区分哪些是生成的视频哪些是现实场景。...例如，它没有意识到离站的火车最终还应离开画面，这是因为人工智能没有关于现实世界的先验知识，它缺乏我们所说的常识。这两百万段视频都是人工智能需要学习的数据，以便理解人类世界的一些规则。...物理法则和物体的本质意味着并不是任何事情都会发生，该团队证实了这些限制条件也是可以被学习的。” 该团队目前正在对系统进行扩展，目的是制作更大更长的视频。
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