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
现实世界中的应用和规划往往需要概率预测，而不是简单的点估计值。概率预测也称为预测区间或预测不确定性，能够提供决策者对未来的不确定性状况有更好的认知。...由于误差代表了估计值与实际值之间的偏差，因此我们可以通过分析误差的分布来量化不确定性的程度。 共形预测(Conformal Prediction，CP)正是一种基于这一思路的预测方法。...值得注意的是，CP是一种与具体模型无关的元算法，可以应用于任何机器学习模型，从而将点估计扩展到概率预测区间。 概率预测的优势在于，它不仅给出预测的平均水平，还能提供相应的不确定性量化信息。...什么是共形预测 Conformal Prediction是一种非参数方法，用于生成具有概率保证的预测区域。它不依赖于特定的概率分布假设，而是通过计算数据点的“相似性”或“一致性”来产生预测。...这种框架允许用户在保持预测性能的同时，为预测误差提供严格的概率保证。 应用场景 金融风险评估：在信贷评分中，可以预测未来的违约概率，并给出置信区间，帮助金融机构做出更稳健的决策。
index = {} with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: for line_no, line i...
原文题目：XGBoostLSS -- An extension of XGBoost to probabilistic forecasting 摘要：我们提出了一个新的XGBoost框架，它可以预测单变量响应变量的整个条件分布...特别是，XGBoostLSS模型的所有矩的参数分布，即均值，位置，规模和形状(LSS)，而不是仅条件均值。...从广泛的连续、离散和混合离散-连续分布中选择，建模和预测整个条件分布极大地提高了XGBoost的灵活性，因为它允许对数据生成过程获得更多的洞察力，并创建概率预测，从中可以得到预测区间和感兴趣的分位数。...我们提供了一个模拟研究和现实世界的例子，证明了我们的方法的好处。 原文地址：https://arxiv.org/abs/1907.03178 作者：Alexander März
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 ....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 ....概率模型 : ① 未知属性类别取值 : 未知属性的每个取值类别为 C_i , ② 参数 : \theta_i 是函数参数 , 该参数反应 C_i 的类型特征 ; ③ 概率模型函数 : 其函数模型为...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 .
现在有一个文本文件，需要得到该文本文件中出现次数最多的字符，最后输出该字符和出现的次数，空白符除外 ''' 1. 读文件内容 2. 统计字符数 3....求出现次数最多的字符 统计每一个字符在文件中出现的次数，然后每扫描到一个字符时，再更新当前出现次数最多的字符 ''' with open('files/readme.txt', 'r') as f:...data = f.read() print(data) ''' kry: 在文本文件中出现的字符 value: int类型，表示key指定的字符出现的总次数 maxChar: 表示当前统计出现频率最高的字符
这是一个具有挑战性的问题，因为高臭氧水平的物理机制没有被完全理解，这意味着预测不能像其他气象预测（比如温度和降雨）那样基于物理模拟。...在接下来的一天预测高水平的地面臭氧是一个具有挑战性的问题，已知其具有随机性。这意味着预期中预测会出现错误。因此，有必要对预测问题进行概率建模，并对臭氧日或前一天（或几天）没有观察值的可能性进行预测。...评估概率预测的有用措施是Brier分数。该分数可以被认为是预期概率（0％或1％）的预测概率（例如5％）的均方误差。它是测试数据集中每天发生的错误的平均值。 所以，我们要最小化Brier分数，越小越好。...我们可以通过计算一个BSS(Brier Skill Score)来说明这一点，BSS是基于朴素预测的Brier分数。 朴素预测的BSS为0.0。接下来，我们最大化此分数，即BSS分数越大越好。...尽管我们对归纳学习者的选择是并不详尽，但本文已经表明，归纳学习可以作为臭氧水平预测的一种选择方法，基于集合的概率树提供了比现有方法更好的预测（更高的召回率和精确度）。
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。...最后利用所选择的深度和分区来加快 VVC 内编码中 CU 分区的速度。 基于深度特征融合的帧内深度预测 参考信息 VVC 与 HEVC 相比，采用了更大的 CTU 尺寸和深度。...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。...由于帧内预测是在 CU 深度 1 或以上进行的，因此只有从 1 到 6 这 6 种输出深度。选择概率最大的深度值作为预测深度。...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。
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）。
整个系统的原理图如下图所示， ? （图片来自文献1） 基于氮化硅微环波导的克尔效应，产生了孤子频率梳。每个波长的强度可以通过VOA单独调节，这样实现了对输入矢量的编码。...整个系统对MNIST数据集单张图片的处理时间为8.1us, 预测准确率为95.3%。这一指标与电学的商用芯片比，还是存在一定的差距，如下图所示， ?...文献2中采用了类似的光学频率梳，但是不同波长携带的信号对应于Kernel矩阵。...需要注意的是，在探测器端，探测的是不同波长的强度和，并没有像文献1中，针对不同波长进行探测。 该系统的处理速率达到11TOPS, MNIST数据集的预测准确率为88%。...5）与最早的基于MZI网络的相干方案(基于硅光芯片的深度学习)相比，这两篇报道本质上都可以算作非相干方案的范畴，侧重于对强度的调节。相干与非相干方案谁更具有优势，现在似乎还没有定论。
即某一特定事件发生的概率，让步比可以定义为 odds = p/(1 - p) p代表正事件发生的概率，指的是要预测的事件。...预测某个样本属于某个特定类的概率。则是logit函数的逆函数，也被称为逻辑sigmoid函数： 图片 其中z为净输入，是权重和样本特征的线性组合。...预测概率可以通过阈值函数简单的转化为二元输出 y=1, if sigmoid(z)>=0.5 y=0, else 等同于下面的结果 y=1, if z>=0 y=0, else 学习逻辑代价函数的权重...学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。...预测概率可以通过阈值函数简单的转化为二元输出 等同于下面的结果 学习逻辑代价函数的权重 学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。
他们受到了赌场中掷骰子的启发，设想用随机数来模拟中子在反应堆中的扩散过程，并将这种基于随机抽样的计算方法命名为"蒙特卡罗模拟"（Monte Carlo simulation）。...蒙特卡罗模拟的过程基本上是这样的： 定义模型：首先，需要定义要模拟的系统或过程，包括方程和参数。 生成随机样本：然后根据拟合的概率分布生成随机样本。...使用高斯分布的蒙特卡罗模拟 假设我们想知道90%情况下（5%到95%）出现的"正常"价格范围，可以使用量化方法得到上限和下限，从而评估超出这些极端价格。...标准正态分布预计 95% 的收益率发生在两个标准差之内，5% 的收益率发生在两个标准差之外。如果极端事件发生的频率超过 5%，分布看起来就会 "变胖"。...： 实际收益与学生 t 分布预测对比 与之前一样，我们将模拟未来 200 天的价格走势。
这个是kaggle上的一个基础项目，目的是探测泰坦尼克号上的人员的生存概率，项目地址：https://www.kaggle.com/c/titanic 网上基于这个项目其实可以找到各种各样的解决方案，我也尝试了不同的做法...但是实际的效果并不是十分好，个人尝试最好的成绩是0.78468，一次是基于深度神经网络，另外一次就是基于当前的随机森林的模型。...percentage': prediction[:,0], }) # list to series se = pd.Series(prediction.tolist()) series = [] # 将概率转换为生存状态...RandomForestClassifier的titanic生存概率分析》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2019/11/%e5%9f%ba%e4%ba%8erandomforestclassifier...list_display展示 WMI Based System Share Detect Via C/C++ 再谈福利视频数据爬虫 i9100G 重新分区，扩大系统内存 再谈《Django 限制访问频率
在程序员的代码里，字符串是经常出现的形式。有些语句虽然没有什么意义，但却无孔不入，我们经常见到它的身影。...1、hello world 在介绍某一种新的语言时，教材往往会在开始，给出能够输出hello world程序的例子。...据说最早出现于1972年，贝尔实验室成员布莱恩·柯林汉撰写的内部技术文件《A Tutorial Introduction to the Language B"》之中就有Hello World。...没错，它一度时间是我的个人密码。 大中华的文字，却无法这么玩，因为方块字实在是太多了。不过，中文，也有一些比较有趣的，类似的诗句，比如下面这首诗，就包含10个中文数字。...在恐怖电影《闪灵》中，这句话是主人公一直重复的梦魇，让人闻之毛骨悚然。 《闪灵》这部恐怖片深刻的揭示了加班者的命运，以及高强度工作背后的动机和意义！程序员经常引用。
一、思路 1、第一个参数来判断脚本执行哪一个功能 -h 显示帮助信息 -c 统计文件 filename 中的 各个字母出现的次数 #echo"param1:$1"; if [ $1 ="-c"] ;...then 统计文件 filename 中的 各个字母出现的次数 elif ["$1" = "-h" ] ;then 显示帮助信息 else echo "no such...第二个参数是文件名称，默认是在当前目录下，我的测试文本是jiangxingqi 3．统计文件 filename 中的 各个字母出现的次数和概率 ①将测试文件中的所有字母拆分，存储至t1，字母使用正则表达式来判断...^[A-Za-z]+$ ②对t1文件中的字母进行去重统计，存储至t2文件 sort t1 |uniq -c|sort -k1nr ③读取t2文件中字母所出现的次数，除以字母的总数即为字母出现的概率 p=
⽽⼈们也关⼼解释变量与被解释变量分布的 中位数，分位数呈何种关系。它最早由Koenker和Bassett(1978)提出。 OLS回归估计量的计算是基于最⼩化残差平⽅。...分位数回归估计量的计算也是基于⼀种⾮对称形式 的绝对值残差最⼩化。其中，中位数回归运⽤的是最⼩绝对值离差估计(LAD，least absolute deviations estimator)。...这对于了解不同层次的预测不确定性特别有用，例如二分位数、四分位数或极端量值。其次，分位数回归提供了一种基于模型的预测不确定性估算方法，利用观测数据来估计变量之间的关系，并根据这种关系进行预测。...我们将使用 .make_future_dataframe()为预测创建新数据帧，NeuralProphet 是基于 Prophet 的。...第三，它们的应用不同： 在线性回归中，预测的条件均值有 95% 的置信区间。置信区间较窄，因为它是条件平均值，而不是整个范围。 在分位数回归中，预测值有 95% 的概率落在预测区间的范围内。
输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 这道算法题可采取动态规划法来求解。...动态规划法简介： 动态规划法求解的总体过程就是将问题分为多个不同的阶段的问题，根据最开始阶段已知的问题的解逐步推导出最终解。即动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。...在n-1个骰子的基础上，再增加一个骰子出现点数和为s的结果只有这6种情况！...： image.png 小结 实验至此，给定n个骰子，求各个点数和出现的概率就不难求，只需要除以总的排列数6n6^n就可以了。...[2]求n个骰子各点数和出现的概率-动态规划. [3]解题笔记(18)__n个骰子的点数.
因为实现销售目标是他们获得收入，为家庭提供保障能力以及推动未来职业发展的原因。 ? 什么是基于活动的预测 销售人员一般对当月和下一个月的预测比较了解。...那你应该如何拿到相对准确的销售预测数字呢，答案就是基于活动的预测。 采用基于活动的销售预测的销售管理者，你可以查看销售人员执行的活动和行为，以指导未来的销售情况。...假设从第一通客户电话到演示demo还有30天的时间距离，那么你可以使用当前月份通话指标来帮助你预测未来4个月的销售额。 基于活动的预测案例 有许多不同的方法可以预测业务，我建议你使用其中的几种方法。...但是如果的预测看起来很轻松就能完成，那么你的公司可能希望暂停一部分招聘或处理正在考虑的变更，直到销售回到正轨。 开始你的基于活动的预测 你的公司可以立即开始使用基于活动的预测。...基于活动的预测模型将帮助你的团队密切关注漏斗，因为内部销售代表正在努力实现同样的使命：新的潜在客户和demo机会。
关键特性 分布式限频：依赖redis组件 不同接口不同策略：比如耗时很长的接口，频率更低 多维度策略：针对不同维度组合使用不同的限频策略，比如（uid, ip），uid 动态调整：接入配置中心，可以实现策略的动态调整和开关...中，生成key的规则是: url + 维度值（组合） + 时间（10秒为一个单位） 使用redis的increment累加访问次数（如果是首次设置，就还需要设置key的过期时间） 如果次数超过频率则拒绝...* 限频规则. */ @Data private static class RateLimiterRule { /** * 计算频率的维度...servletResponse); return; } log.debug("check rate limit"); //如果分布式限频出现故障...Collectors.toMap(Pair::getFirst, Pair::getSecond)); //如果维度值没有找到，则该规则不限制，这么做是因为度如果没有维度分开统计，该接口调用频率会远超过预计有维度值的调用
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