<aside> <img src="/icons/condense_yellow.svg" alt="/icons/condense_yellow.svg" width="40px" /> Python | 概率 | 数学 | 模型 | 分布 | 建模 | 物种 | 质量 | 特征 | 预测 | 线性 | 回归 | 商品 | 营销 | 贝叶斯 | 推理 | 年度 | 多项式 | 植物 | 二氧化碳 | 大气 | 浓度 | 趋势 | 卡尔曼 | 状态空间 | 高斯 | 航班 | 似然 | 需求 | 手机 | 价格 | 体育 | 精确度 | 购买模式 | 预算 | 量化 | 论文 | 排序 | 功效 | USB | 激光 | 辐射

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🎯要点

1. 🎯概率推理数学模型：🖊物种质量分布线性模型 | 🖊物种特征和质量关系预测线性回归模型 | 🖊婴儿年龄与身高线性预测模型 | 🖊商品和客户交互效应销售量线性回归模型 | 🖊单日租赁单车数量多项式回归模型和贝叶斯加性回归树模型 | 🖊不同植物不同条件二氧化碳吸收量多项式回归 | 🖊大气二氧化碳浓度年度预测回归模型，趋势年度预测自回归模型，卡尔曼滤波状态空间模型，每月出生率预测推理线性高斯状态空间模型 | 🖊航班延误问题甘贝尔似然贝叶斯模型。
2. 🎯概率推理建模分析：🖊每日销售额预测市场需求 | 🖊营销组合手段 | 🖊iPhone 手机产品生命周期预测 | 🖊商品价格弹性估计 | 🖊体育数据精确度评估 | 🖊客户预期购买模式 |🖊营销预算安排 | 🖊量化个人年度阅读计划 | 🖊论文排序预测 | 🖊根据人流量预测通勤车到站时间 | 🖊制药厂估算疫苗功效 | 🖊USB接头正确连接可能性 | 🖊朋友亲属左撇子可能性 | 🖊光电发射器激光粒子泊松分布辐射 | 🖊客户群预期利润点。
3. 🎯概率推理神经网络图像识别、预测波形分布、图像分类、神经网络客户群预期利润增长点。

梗概

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