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HuggingFaceTransformers包构建的概率时间序列预测的案例。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。然而，当处理大量时间序列时，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在的表示。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
多维随机变量及分布XXX为随机变量，∀x∈R,P{X≤x}=F(x)\forallx\inR,P\{X\lex\}=F(x)∀x∈R,P{X≤x}=F(x)设F(x)F(x)F(x)为XXX的分布函数，则（1）0≤F(x)≤10\leF(x)\le10≤F(x)≤1（2）F(x)F(x)F(x)不减（3）F(x)F(x)F(x)右连续（4）F(−∞)=0,F(+∞)=1F(-\infin)=0,F(+\infin)=1F(−∞)=0,F(+∞)=1二维随机变量及分布1.基本概念二维随机变量，EEE为随机实验，Ω\OmegaΩ为样本空间，若∀ω∈Ω\forall\omega\in\Omega∀ω
文章目录(一)X与Z是相关还是独立？(二)相关性与独立性的关系1.相关性(线性关系)相关系数ρXYρ_{XY}ρXY2.独立性(无任何关系)3.相关性与独立性的关系(三)独立可加性(XY独立且同类型分布)(一)X与Z是相关还是独立？1.二维正态分布：X与Y独立⇦⇨X与Y不相关，ρXY=02.判断X与Z关系：求Cov(X,Z)①Cov(X,Z)=0：不相关②Cov(X,Z)≠0：相关例题1：23李林四(三)9.分析：①原理：二维正态分布，不相关就是独立，独立就是不相关。②分析选项：A.是X与Z不独立，即X与Z相关。B.是X与Z不相关C.是Y与Z独立，即Y与Z不相关。D也是Y与Z不相关，显然C与
1.概率分布函数（ProbabilityDistributionFunctions）笔记来源：ProbabilityDistributionFunctions(PMF,PDF,CDF)1.1离散型：PMF和CDF1.1.1概率质量函数（PMF）例子：1.1.2累积分布函数（CDF）离散型随机变量要求和累积分布函数是把某个给定点之前的所有概率都加起来P(X≤x)P(X\leqx)P(X≤x)（随机变量的值不大于xxx的概率）是多少计算上面提到的例子的累积分布函数P(XP(X0)=0 P(X≤1)=P(X=0)+P(X=1)=4/8 P(X≤2)=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)=7/8
文章目录随机变量随机变量类型及分布随机变量设随机实验E的样本空间为Ω\OmegaΩ，X为定义于样本空间Ω\OmegaΩ上的函数，对任意的w∈Ωw\in\Omegaw∈Ω，总存在唯一确定的的X(w)X(w)X(w)与之对应，称X(w)X(w)X(w)为随机变量。随机变量的分布函数设X为随机变量,对任意的实数x,称函数F(x)=P{X⩽x}=P{X∈(−∞,x]}F(x)=P\{X\leqslantx\}=P\{X\in(-\infty,x]\}F(x)=P{X⩽x}=P{X∈(−∞,x]}为随机变量X的分布函数.分布函数性质：0⩽F(x)⩽10\leqslantF(x)\leqslant10⩽F
前段时间我在知乎上看到这么一个问题：假设你在参加一个抽奖游戏，主持人在三个小碗分下面放了1块钱、1块钱和10000块钱的筹码。你选中哪一个，你就可以领到对应的钱。当你选定一个碗之后，主持人翻开剩下两个碗里，下面有一块钱筹码的碗给你看。并且，给你一次机会选另外一只碗。请问：应不应该换？为什么？ 这引起了我的探索兴趣。一看这个问题的叙述，我的第一反应便是：这就是一个概率大小的分析和比较问题。结合这个学期在修读“概率论与数理统计”这门课，我决定对这个问题进行深入的调研。 这个问题其实是历史上著名的蒙提霍尔问题（又称三门问题、山羊汽车问题）的演化版本。我们先
图片侵删两个人相遇的概率是0.00478,相爱的概率是多少？1、两个人相遇的概率是0.00478，除了幸运，我想不出别的词。而被爱，则是荣幸。据说在这个世界上，一个人和另一个人，相遇的概率是千万分之一，而他们成为朋友的概率只有两亿分之一，而三个人能同行更是奇迹。没有人能代替你们之间的经历，没有人能扭曲你们之间的感情。在梦想这条路上，三个人才是最完美的。很喜欢一句话：在这个世界两个人相遇的概率是：百分之0.00478，而你我相识的概率是：0.0000005，一个人走过最有勇气的路，就是从路人甲走到你心里。两个人相遇的概率是万分之一；成为朋友的概率是两亿分之一；一个人爱上另一个人的概率是五亿分之一
包含事件A发生必然导致事件B发生。代数中经常用这种方法证明两个事件相等。事件的并（和）A与B至少有一个发生事件的交（积）A与B同时发生无限可列个：能按某种规律能把他排成一个序列（实变函数的概念）（1）自然数，（2）整数，（3）有理数事件的差互不相容事件n个事件中任意两个都互不相容则称为两两互不相容对立事件若A,B互不相容，并且A并B是必然事件(全集)（1）互不相容适合多个事件，对立适合于两个事件（2）互不相容不能同时发生，也可以都不发生对立事件有且只有一个发生。完备事件组n个事件中任意两个互不相容，且所有集合的并为全集运算律（1）交换律：A并B=B并A，A交B=B交A(2)结合律:(3)分配律
文章目录1.独立性与相关性2.条件概率与边缘概率3.大数定律与中心极限定理4.随机过程5.概率论的应用1.独立性与相关性独立性与相关性是在数据分析中非常重要的两个概念，它们之间存在一定的联系，但也有明显的区别。独立性（Independence）：独立性是指两个或多个变量之间不存在线性关系，它们之间的变化互不依赖。换言之，一个变量的变化不会引起另一个变量的变化。相关性（Correlation）：相关性是指两个变量之间存在线性关系，即它们的变化呈现出某种程度上的正相关或负相关。相关性可以用相关系数（如皮尔逊相关系数1、斯皮尔曼等级相关系数2等）来表示，它的值在-1到1之间，其中0表示完全不相关，1
ML：机器学习中有监督学习算法的四种最基础模型的简介(基于概率的模型、线性模型、树模型-树类模型、神经网络模型)、【线性模型/非线性模型、树类模型/基于样本距离的模型】多种对比(假设/特点/决策形式等)目录
