Какие методы используются для повышения точности расчетов вероятностей в реальном времени?

Для повышения точности расчётов вероятностей в реальном времени используются различные методы, среди них:

• Байесовские методы. kvm.fkita.donntu.ru Позволяют обновлять знания о вероятностях событий по мере поступления новых данных, учитывать априорные знания и корректировать предсказания на основе новой информации. kvm.fkita.donntu.ru
• Регрессионные модели. kvm.fkita.donntu.ru Учитывают вероятностные распределения для предсказания непрерывных значений, включают линейную и логистическую регрессию, а также более сложные методы, такие как гауссовские процессы. kvm.fkita.donntu.ru
• Марковские процессы. kvm.fkita.donntu.ru Применяются в задачах последовательного принятия решений и обработки временных рядов, используются в моделях прогнозирования динамики цен и в биоинформатике. kvm.fkita.donntu.ru
• Методы максимального правдоподобия. kvm.fkita.donntu.ru Позволяют оценивать параметры моделей, выбирая такие значения, которые делают наблюдаемые данные наиболее вероятными. kvm.fkita.donntu.ru
• Ансамблевые методы. sky.pro Объединяют множество базовых моделей для повышения точности и устойчивости прогнозов. sky.pro К ним относятся бэггинг, бустинг и стекинг. sky.pro
• Нейросети. vc.ru Используют статистические методы и алгоритмы машинного обучения, обучаются на большом объёме данных, распознают зависимости и применяют их для решения новых задач. vc.ru
• Методы Монте-Карло. sky.pro Позволяют численно решать задачи теории вероятностей путём многократного проведения случайных экспериментов. sky.pro