CatBoostLSS-CatBoost扩展到概率预测 我们提出了一个的新框架，该框架可预测单变量响应变量的整个条件分布。特别是， CatBoostLSS可以对参数分布的所有矩进行建模，即均值，位置，比例和形状（LSS），而不仅仅是条件均值。从广泛的连续分布，离散分布和混合离散连续分布中进行选择，对整个条件分布进行建模和预测可以大大增强CatBoost的灵活性，因为它可以使您对数据生成过程有更多的了解，并可以创建概率预测从中可以得出感兴趣的预测间隔和分位数。在下文中，我们简要介绍了CatBoostLSS的功能。 例子 模拟 我们从模拟的数据集开始，该数据集表现出异方差性，而其兴趣在于预测5％和95％的分位数。有关数据生成过程的详细信息，请参见。红色的点表示位于5％和95％分位数之外的点，由黑色虚线表示。 让我们将CatBoostLSS拟合到数据中。通常，语法类似于原始的CatBoost实现

大型多元时间序列数据的基于滑动窗口的多阶段聚类和概率预测方法

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CRUMp基于称为分类相关单位机器（CRUM）的基于内核的学习方法。 给定一组以FASTA格式输入的蛋白质序列，系统将输出位置，残基类型（S，T或Y）以及每个被测位点可磷酸化的估计概率。 最新可下载文件：-crump-0.2.0.tar.gz：CRUMp GNU Octave软件包-crump-0.2.0.zip：CRUMp MATLAB脚本-crumptestset.fasta：FASTA格式的测试数据集。 序列头列出了蛋白质序列的登录号和已知磷酸化位点的位置号。 请注意，CRUMp可能会预测尚未通过实验验证的其他磷酸化位点。 测试数据集来自Biswas等。 2010，http：//www.biomedcentral.com/1471-2105/11/273/additional。

对彩票双色球进行概率统计和预测排序的算法。 对每个号码出现频率和遗漏次数进行加权统计，然后排序，预测下期号码。

高考志愿填报中录取线及录取概率预测问题