用機器學習建模人類的風險認知
(右圖)神經網路學到的對收益和效用的對應函式相比預期效益,前景理論指出人們看待不同的機率時,也會有非線性的認知,因此圖5最右方的主觀機率效應,並不像之前那樣是直線,而由於引入了這個額外的假設,使得模型的預測更加精確,具體見圖6...
More Detail(右圖)神經網路學到的對收益和效用的對應函式相比預期效益,前景理論指出人們看待不同的機率時,也會有非線性的認知,因此圖5最右方的主觀機率效應,並不像之前那樣是直線,而由於引入了這個額外的假設,使得模型的預測更加精確,具體見圖6...
More Detail首先就是送禮物的節奏,如果說以後的比賽都是靠管澤元預測,才能讓大家感到安心,那麼很多隊伍比賽開始之前,都會去給管澤元送禮物,假如說有一場比賽管大校預測錯誤了,導致毒奶沒有發揮功效,那麼誰會遭殃呢...
More Detail研究人員表示,以前的預測方法最多有50%的成功率,依賴於對太陽活動區的太陽黑子的觀測,而卡帕方案則依賴於與太陽耀斑相關的強磁場...
More Detail美國太平洋西北國家實驗室(PNNL)的研究人員正在使用人工智慧技術,而不是最廣泛使用的現有颶風模型,以更好地預測颶風強度,為受影響的居民提供更準確資訊,以應對強風暴...
More Detail福州四城區的樓盤,小高層,公攤率約17%,備案單價最低接近萬元每平方米,對比福州2萬多每平方米的均價,看起來是不是有些誘人...
More Detail在金融投資領域也是一樣,普通的投資者,總是喜歡預測市場,去猜測大盤的點位,猜測市場明天、下週、下個月或明年是上漲還是下跌,或者預測宏觀經濟的資料、預測公司未來的每股收益、預測股票的價格等等...
More Detail提到毒奶梗,相信LPL的觀眾第一時間想到的就是在季後賽連續砍下多個擊殺的管澤元,從季後賽首場LNG對SN比賽開始,管澤元就開始了自己的毒奶預測之路,且反向準確率高到離譜,直到最終留下一句“鳳一其隨”,就再也沒有在接下來的比賽中做出預測了,然...
More Detail圖片來自:DeepMind經由 56 名氣象學家評判,與主流臨近預報和其他機器學習模型相比,DGM 在 1536 km×1280 km 的區域內具有更真實和一致的臨近預測,在 89% 的案例中比起其他兩種方法更為準確和實用,臨近時間為 5 ...
More Detail2019年傷病災破財,就必須是2019年,也不能是可能破財,而江湖騙子卻大都是這樣預測的:如果今年8月,你搞不下這個工程,今年就沒有工程可承包了...
More Detail獻帝建安十二年(公元207年),孫權打算征討荊州的黃祖,吳範做出了一個預測,說是等到第二年出征更好,因為那時候荊州牧劉表會病逝...
More Detail“毒奶”人設也是如此,事實上,管澤元也常常預測成功,比如近期LCK賽區NS vs AF,以及七月底LPL的六場關鍵比賽,但這些卻常常被網友們無意間忽視...
More Detail其次,我們從供給端的角度來看,由於美國的石油生產其實在這段時間出現了比較嚴重的問題,各地的石油生產都沒有呈現完全恢復的局面,而且今年以來美國的石油供應已經出現了好幾波問題了,最開始是德克薩斯州極端嚴寒天氣導致的石油減產之後,是石油供應網路出...
More Detail液體化工碼頭環境影響評價應重點關注工程選址的環境合理性,施工期基槽開挖、港池疏浚等水工作業對周邊水環境、生態環境的影響和船舶溢油的環境風險,營運期水文動力和衝淤環境影響及化學品洩漏事故對水環境、大氣環境和生態環境的影響,以及汙染防治措施的穩...
More Detail當時的奇門局如下:公元:2009年8月4日23時45分9秒 陰7局干支:己丑年辛未月壬午日庚子時旬空:午未空戌亥空申酉空辰巳空直符:天輔直使:杜門旬首:甲午辛我的分析:其實我對他之說了幾個字就概括了全部——“你找我想預測婚姻感情問題”...
More Detail做夢很有趣,但沒有證據支援它能預示未來託夢說我們並不陌生,古人還專門寫了一本書叫《周公解夢》,你夢到什麼事物都會有相對應的說法...
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