最近使用深度学习进行时间序列预测而不是经典方法涌现出诸多创新。本文将为大家演示一个基于 HuggingFace Transformers 包构建的概率时间序列预测的案例。...深度学习非常适合训练 全局概率模型，而不是训练局部点预测模型，因为神经网络可以从几个相关的时间序列中学习表示，并对数据的不确定性进行建模。...在概率设定中学习某些选定参数分布的未来参数很常见，例如高斯分布或 Student-T，或者学习条件分位数函数，或使用适应时间序列设置的共型预测框架。...通过采用经验均值或中值，人们总是可以将概率模型转变为点预测模型。...时间序列Transformer 这篇博文中，我们将利用传统 vanilla Transformer 进行单变量概率预测任务 (即预测每个时间序列的一维分布)。
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...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。
在本教程中，你会了解如何开发概率预测模型来预测大气污染。 完成本教程后，你将了解： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。...臭氧预测问题是时间序列分类预测问题，其涉及预测第二天是否将是高水平的空气污染日（臭氧日）。气象组织可以利用臭氧日的预测来警告公众，使他们能够采取预防措施。 该数据集最初由Kun Zhang等人研究。...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。...袋装决策树预测合理校准的概率（与SVM不同）。 这表明在测试问题的机器学习算法时，这是一个很好的起点。...总结 在本教程中，你了解了如何开发概率预测模型来预测大气污染。 具体来说，你学到了： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。
简述 有一个需求，就是计算一个请求的命中概率，这个命中的概率是作用于单次的请求，而非整体，也就是每一次请求过来都只有20%的命中率。...代码实现 import java.util.Random; public class ProbabilityDemo { public static void main(String[] args...) { // 设置命中概率为20% double hitProbability = 0.2; // 创建随机数生成器 Random random...// 生成一个0到1之间的随机数 double randomValue = random.nextDouble(); // 判断随机数是否小于等于命中概率
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
我们用了不同的正则化技术以及额外的数据试图解决这一问题，但这很费时且需要盲目搜索。 今天我会用略微不同的方法拟合之前的算法。...从概率角度进行处理，通过数据本身进行正则化，估计预测的确定性，使用较少的数据，将概率依赖引入到模型中。这里主要讲概况，我会更注重于应用问题，而不会特别深入的讲解贝叶斯模型或变分推断技术或数学细节问题。...这里的概率指什么，为什么称之为编程?...不使用概率编程的原因 我在贝叶斯模型使用尚没有积累大量的经验，不过在使用Pyro和PyMC3的过程中我发现，训练过程很长且难以确定先验概率。...Keras 神经网络预测30天预测 结果不如简单贝叶斯回归，此外模型给不出确定性估计，更重要的是模型也不是正则化的。
根据历史数据建立模型，使用机器学习的方法预测客户流失概率，可以找出用户流失的因素，从而完善产品，减少客户流失概率。 那么，对于这样的一个问题，我们需要做哪些数据分析？特征又是如何提取？...同时对于类似的这些问题，又有什么常见的套路呢？本文将基于客户流失率预测的赛题，以及个人的实战经验，对上述的问题一一做出解答。...接下来，将从以下几个方面对客户流失率预测这个问题进行阐述：首先，对现有的赛题和数据进行了一个简要的分析；然后是特征工程的介绍，着重介绍了针对现有的数据如何有效地提取特征；第三部分是模型及其原理的介绍，介绍了...看到这里，于是明白了，这是一个分类的预测问题。 ? 接着需要关注赛题的评价标准，对于任何比赛，评价标准一直是一个很重要的东西。评价标准即损失函数，直接决定了我们后边分类器的学习目标。...还比如其他的问题，如果是一个回归的问题，我也需要分析数据，比如我根据歌手的历史被收听的数量来预测这个歌手未来一段时间被收听的数量这样一个问题，我要做好前期的数据分析，包括画出趋势变化图，看看曲线的波动是怎么样的
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。...之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...另一条路是针对这个大规模机器学习的具体问题定制优化。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...参考文献： [1]汪丁丁．行为金融学基本问题．财经问题研究,2010,7 .
摘要： 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。...之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...另一条路是针对这个大规模机器学习的具体问题定制优化。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...也许有人会疑惑该模型的商业价值，但难道您就没看到该模型是在沿着行为金融学基本问题“基于有限理性的金融资产预期定价问题” [1]向着“看不见的手”发起挑战吗？
可是，上周在@数学文化 的微博上看见他推荐一个两人决斗问题，我觉得过于简单，于是把这个三人决斗问题拿出来作比较。...至于先后的存活率，后开枪的人要在第一枪没有被打死的情况下（概率是5/6）才能达到与先开枪的人相同的状态。所以，后开枪的人的存活率是先开枪的人的存活率的5/6 。...在这种情况下问先开枪划算还是后开枪划算就是一个很好的条件概率题。第一枪被打死的概率是1/6 。第二枪被打死的概率是5/6×1/5，还是1/6 ，以此类推。当然如果对题目理解的很清楚，根本就不需要算。...第K枪死的概率就是子弹在第K个弹腔的概率，因为是随机的，每个位置的概率都是1/6，所以先打后打都一样。 ? 三人的情况就要有意思得多。从两人到三人有点像从二体运动到三体运动。...三体问题要复杂得多，根本没有解析解。牛顿庞加莱这些大家都没有办法。当然，这个三人决斗问题只是比两人决斗问题麻烦一点，比三体问题那是要简单多了。 先叙述一下三人决斗问题。A，B, C 三人决斗。
本次比赛提供了中等额度信用贷款数据和小额短期贷款数据，要求我们设计迁移学习算法，对小额短期现金贷进行风险预测。 ?...通过搜集资料，结合团队以往的建模经验，我们提出整体的建模思路如下，即通过训练A_train、B_train，开发相应的知识模型K，然后基于一定的策略将K导入学习系统M中，进而实现对现金贷数据B_test的预测...我们最终解决方案的整体框架如图所示，整个系统实现了数据预处理、特征工程，特征选择，模型训练，交叉验证，预测和模型融合，下面将进行详细介绍 ? 好的预测模型离不开特征工程。...用这三个模型分别对B_test进行预测，并把预测结果进行了两次加权融合。 ? 1.首先从做项目和做比赛来讲，模型开发和版本管理的工程化思维是很重要的，同时还需要高内聚低耦合的集体编程智慧。 2....最后，我想说，在仰望星空的同时，我们也应该在预测模型的可解释性和数据产品的变现能力上进行更多的思考，培养自己的核心竞争力。
作者：水墨寒 掘金ID：https://juejin.cn/user/3051900006317549 在解决算法问题中我们会经常遇到要求均等概率的问题， 以leetcode 470....⚠️ 不讨论最优解，只讨论算法思路 看到均等概率的问题， 我们最先要想到转成2进制来处理，思路是让均等概率转换成均等概率出现0和1， 再由 0 和 1 ，增加位数来处理均等概率的其他数。...给一个随意函数f，以P概率返回 0 ， 以 1-P 的概率返回1 这是你唯一可以使用的随机机制，如何实现等概率返回 0 和 1 思路还是用二进制升位的方式， 0 的概率是 P 1 的概率是 1- P 可以得出...00 的概率是 P*P ， 11 的概率是 (1-P) * (1-P) 01 的概率是 P * (1-P) 10 的概率是 (1-P) * P 而这两个是相等的（交换率） 那么我们只要 保留...解题思路也是两个大致的方向，一个是把高进制的数拆解成均等的二进制均等概率，然后再组成目标数。另一个是通过升位来构造均等概率。 END
估计没有人能预测奥斯卡得主影星罗宾威廉斯会自杀，或者说他们能预测吗？当有人自杀时，反应往往是相同的。难以置信，但事实摆在眼前；沮丧；或去谈论一个人生命的最后时刻。...现在，通过研究打算自杀的人和真正自杀的人的大脑，美国和欧洲两组基因组研究人员声称，他们可以利用DNA测试来实际预测，谁将试图自杀。...他们声称，有91%的概率可正确预测“自杀意念”，或想像自杀行为。 众所周知，持续服用抗抑郁剂后，一些人会开始想要自杀。...围绕自杀的痛苦和怀疑只是提高了科学家声明他们能预测自杀的赌注。巴尔的摩约翰霍普金斯大学于7月份进行一个可能性自杀测试，其中遗传学家公布的报告表明，单个基因的改变可能预测谁将试图自杀，准确率达80%。...Dracheva表示，更大的问题是没有足够的自杀者大脑用来研究。与糖尿病或精神分裂症的研究不同，科学家能召集成千上万的患者，自杀研究规模太小，而其结果更具试探性。
/ NBD - 预期交易的frequency /recency 热力图 2.1.3 顾客留存概率热力图 2.1.4 评估模型效果方式一：模型验证重复购买频率 2.1.5 模型训练 2.1.6 预测结果...LTV（二） 用户增长——Cohort Analysis 留存分析（三） 1 理论 1.1 BG / NBD概率模型介绍 数据运营36计(六)：BG/NBD概率模型预测用户生命周期LTV，Python...对于预测CLV来说，你希望知道哪些客户是活跃的，会继续从你这里购买产品；每个客户会购买多少？ 为这些问题建模看似简单实则非常困难。...其难点在于，我们很难观测到任意客户的流失瞬间，只能对其进行概率建模。 要预测由客户带来的收入，一般会把与客户的业务模型分为有合同的和无合同的、连续的和离散的。...Gamma-Gamma模型就是对这个问题的一个扩展解决方案。 Gamma-Gamma模型做了如下假设： 从客户角度上来说，交易金额在每个客户的平均交易价值上随机波动。
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 ....函数逼近 : ① 分类和回归本质 : 从 P 维向量 X 到 标量 Y 的映射 , 可以看做是 函数逼近问题 ; ② P 说明 : 是数据集样本已知属性的个数 , 如 : 之前 14 个样本...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
一、理解项目概况并提出问题 1.1 登陆官网查看项目概况 Titanic: Machine Learning from Disaster 变量解释： ? ?...下载三个数据集，测试数据，训练数据和预测数据。 1.2 整体思路 ? 1.3 提出问题 1）有没有可能一些特定的人群如妇女儿童会比大多数人更容易存货？ 2）不同等第仓存货概率是不是不同？...3）生存概率和年龄有关系吗？ 4）生存概率会不会收到家庭成员多少的影响？ 二、数据理解、准备 2.1 数据查看、合并 ?...我们发现测试数据集比训练数据集少一行是因为少了survive，这个参数是最后需要和预测数据集比对查看正确率的，所以会缺失。...输入model.score(test_x,test_y) 输入测试特征和标签进行评估分数 8.2 用模型进行预测，并按要求输出 将前面准备的预测数据特征pre_x，用模型的predict方法预测生存数据
在任何数据科学面试中，基本上都会问道一些有关概率的问题。 这些问题有的非常棘手（因为里面包含了一些复杂的数学概念），但是如果逆知道基本公式和概念那么就很容易了。...所以在本文中我总结了一些相关的问题供大家参考。 本文假设读者知道基本的概率公式和概念。因为可能有许多不同的方法来解决相同的问题，所以本文提供的解决方案只是方法之一（不一定是唯一的方法）。...基本概率问题 Q1。常规六角形的3个顶点（角）随机连接。形成等边三角形的概率是多少？ 在常规的六角形中，各个侧面和角度的测量值相等。等边三角形的三个边相等。答案= 0.1。 Q2。...老师进行突击考试的概率是0.55。如果学生旷课两天。他错过了一个测试和最多一次测试的概率是多少？ （i）类似于上一个问题。（ii）错过最多一次测试意味着错过了0次测试或1次测试。 Q4。...如果一个人的检测结果是阳性的，那么他是HIV阳性的概率是多少? Q12。A在70%的情况下说真话，B在50%的情况下说真话。找出他们在描述某一事件时相同的结果概率? 卡牌问题 Q13。
（本文年代久远，请谨慎阅读）前提：节点是含有若干特征（小节点）的大节点，大节点间连接实际为特征间的连接 在一个网络图中，若干节点之间的概率问题有以下几种： 设现有A,B,C等若干大节点，其内特征为ai,...求两个节点间的概率 此问题的前提是，节点为大节点，内有若干特征，节点间的连接（或称为连线）实际为特征之间的连线。且两节点不是孤立的，而是在一个网络（或称一个图）中。...但有个致命问题，P(ai|bj)的每一个都是概率值，0~1，对若干项加和后极有可能大于1 !!...说明这个公式是有问题的，目前的解决办法是：求加权平均 这个平均不是所有特征数的和，而是仅仅有概率的数量，即P(ai|bj)=0时，不算入其内。 目前暂且这样处理。...以上两种已java编程实现，结果有较大差异，不过上述思路大体正确，先记于此
输出格式 如果问题有解，在第 1 行输出 1，否则输出 0。 接下来的 m 行给出每个单位代表的就餐桌号。 如果有多个满足要求的方案，只要求输出 1 个方案。
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