预测值用英文怎么说

大家好，这里是大表哥，今天是我们的第一九零，我们给大家分享 f 开头的 fox 的函数， fox 的英文意是一个预测预报的意思， 然后我们这个佛开始他说了，他是可以根据我们的一个已有值来计算或者说预测我们未来的一个词的一个函数，这是他的一个基础的一个算法， 然后还是名称 fox， 然后是可以根据我们已有的数值计算或预测未来的值。也就是说我们这个预测值为基于给定的一个 x 值，推导出外值或者已知的一个数值， 已有的一个 x 值和外值，然后再利用我们的一个限行回归，对我们的一个未来的一个值做一个预测，做一个判断。 然后我们的一个语法构成呢，非常简单，有三部分构成。第一步参数是我们的 x， 也就是我们要需要进行预测的一个数据点，然后第二个呢跟第三个呢，都是一个数据区域，一个是外值的一个区域，一个是 x 值的一个区域。 同样他也有一些备注说明的思想，比方说如果我们的第一个参数是非数字型的话，那么我们的这个 foks 是会爆错，没办法计算的，反而毁的是一个井号歪扭的一个内容。同样我们的第二个第三个参数为空，或者说含有不同个数的一个数据点的话， 那么就可以认定他这个原数据是不对称的，所以说也没办法计算。返回的是一个井号 n a 的一个内容，同样我们的第三个参数 方叉为零，那么我们这个 fux 同样没办法计算。呃，他这有标注出来我们的 foks 的一个计算公式，嗯，大家可以大致的一个看一下，然后我们这个公式当中 x 跟 y 都是一个样本平均词，是可以用我们的一个 mv 以及还是说直接做一个计算的， 嗯，我们的这样一个 fux 的函数呢？它的使用场景可以用于使用我们这个函数对未来的一些销售额，或者一些库存需求，或者一些消费的一个趋势来做一个基本的一个判断和预测，然后 基基础雷同就到这里我们看一下他的一个入门案例。呃，我们的 a 列跟 b 列都是我们的一个基础数据，我们的一个 x 为二十， y 为六，同样我们的 x 为二十八的时候， y 为七， x 为三十一的时候 y 为九，这是有五组的一个 x， y 的一个对应的一个数据，此时呢我们写入我们的一个 fox 值，然后我们第一个参数为 三十，然后我们在第二个参数跟第三个参数同样选定我们的 a 组数据值跟我们那个 b 组数据值之后，返回的一个值等于多少呢？ 基于目前那个情况下，我们返回的一个词就是十点六七，十点六零七二， 然后我们给到了一个解释，就说可以基于给定的一个 x 值，三十的一个 x 的值来预测一个 y 的一个值是多少，此时他返回的一个 y 的值就是一个十点六零七二的一个值， 究竟是怎样的一个意思呢？我们再仔细看一下我们的一个 fox 的一个构成 fox 的第一个参数，他是写作的一个 为需要进行预测的一个数据点，他是一个 x 值，然后我们输入的一个 x 值的一个基础值，他可以预测 此时 x 指为这样一个点的时候，他的一个外置应该是在哪样一个范围大小。他返回的是这样的一个内容，我们可以将我们的一个基础数据看成一个折线的一个图，我们做一个插入，看一下他的一个趋势， 插入之后呢，我们就可以看到我们的 xcy 大致是这样的一个走势，一个趋势图，然后我们此时输入的我们 的一个 x 值为三十的时候， 他对应的一个坐标外置是多少？因为我们的一个折线图需要一个横纵坐标才能确定他的点位于我们的一个二维坐标的某个位置。所以说我们此时如果说要确定 x 值或者要确定 y 值的时候，我们同样是需要输入他对应的一个其他坐标的。如果我们要求的是 x 值，我们就需要输入我们的这个 y 值此时此刻为多少，才能预测出我们未来 x 值的一个 大小，他的一个走向。同样我们要预测歪子的话，我们此时此刻就需要填入 x 值的一个大小，才能根据我们的一个基础数据做一个推断和一个演示判断，才能得到一个预测值的一个 内容，这就是我们一个 fux 可以实现的一个基础的一个功能。然后今天的视频呢，我就到这里，不知道大家有没有听懂，每天一个表格函数，关注表哥不迷路，你都学会了吗？

如何预测天猫双十一成交额？微博预测演示，第一步，整理二零零九至二零二一年天猫双十一成交额。第二步，上传数据至 spro 系统，选择分析方法 virgm 预测。第三步，让 spring 系统自动输出最优模型， 选择向后预测七数为两，一键得出预测值。二零二二年成交额预测五千八百五十三点二零八亿元二零二三年成交额预测六千三百零三点四一七亿元。你学会了吗？

十秒行声记单词 estimate 估计估算。人们用杆称估计物体重量。用一丝绳将秤杆吊起称重物体估计值几铜钱。 estimate 行声记忆挨思提摸杆称估计。

注重英语必会词汇 number twenty one predict predict 做动词预测预料，且经常会以 predict something 或者加宾语从的形式去考察。举个例子，比如说在这个片段里面呢，星爷背后的这一道士就说了，世事难以预料，我们就可以说， we can't predict the outcome there are too many impunter boss。 我们是无法预测结果的。难以预料的事情太多了。

下面啊，咱们要来讨论的就是我们积雪当中啊一些和啊不是积雪，也是我们现役回忆当中啊一些核心的问题了。 咱们现在来想第一个问题就是刚才啊，我说我用了我的一组权重参数 set 跟我的 x 啊进行了一个组合，然后呢说他啊能是接近于我的一个预测值，就是说让他去拟合我的一个平面， 但是呢，咱们现在想，现在咱们来看，就是说对于右侧这个平面来说啊，他，你合了我这个平面吗？好像没有吧， 出现了一个什么事啊？咱们的这个平面来说啊，就是说他上面有些点，下面也有些点吧，那这个是什么意思啊？也就是说我们的一个真实值，这些红色点都是我的一个真实值，我这个真实值啊和我的预测值之间必然是要存在着这些差异的，这些差异咱们来看，有些 差异可能是一个证书，可能是多借了我十块钱，下面呢可能是少借了我十块钱，这块可能是多借了我十五块钱，都有可能的吧，因为呢，咱们每一次进行预测啊，都不可能他是完完全全的就是一个准确的值，多少啊，都会存在着这样一些差异的， 那存在差异怎么办啊？存在差异是不是这个事就不能做了？存在差异是正常的，因为呢， 当我们用鸡学习解决一个问题的时候，首先鸡学习的一个基本的思想就是说我们的我们的理论模型跟现实模型之间必然是存在这个差异的，只要我们能合理的利用这个差异就是可以的。 然后呢，现在啊，我们用一个值来表存啊，来表示一下我的一个误差，也就是说现在呢，我引入了一个新的调，叫做一个误差，我们去把它叫做一个一个系统。这个误 差什么意思啊？就是说就是像我刚给大家说的这个正十或者正十五，他就表示着我们这个预测值和真实值之间的这样的一个差异吗？这样的一个差异啊，就是说现在我们来看，我用一个 y 表示着当前的第一个样本来了之后，他的一个真实值， 做一个真实值啊，就是说当我们拿到数据之后啊，我都是一个有标签的嘛，也就是说正常啊，你的，嗯，就是银行，他会统计一批数据，一个人来了，我究竟借给他多少钱？那这个就是一个真实值，真实值是用一个 y 来进行表示的， 然后呢这个喜特和我的 x 进行了一个组合之后，他俩的一个组合啊，就是我的一个预测值。预测值我们来看这是我的数据，这是权重参数，权重参数跟数据进行了一个组合之后，我就能够得到我的一个预测值。那我们来看预测值 跟真实值之间存在了什么？存在了这个一个系统，他就是我的一个误差，这样的一个误差有可能是正的，有可能是负的，他是什么其实并不重要，我们只是说现在有这样一个误差，先不用关心啊，他到底是一个正的还是一个负的，他是什么值啊？咱们先不用管 值数啊，对于每一个样本来说有一个误差，第一个样本有第一个样本的误差，第二样本有第二个样本的误差，那现在呢，咱们引入了一个误差的一个量，那咱们接着来往下去看， 下面要给大家来解释的就是我现金回归当中啊，一个非常非常非常核心的概念，大家一定要能够理解这些概念， 因为这些呢不光是对我们去做，就实际的实现一个算法是有帮助的，还为大家啊，对之后呢我们的一个面试啊，找工作啊环节啊都是有帮助的，因为在面试当中啊，他 最愿意问的就是这些理论性比较强的知识点，咱们先要一个知点，一个知点去说，我先给大家整体说一下这个知点什么东西，就是我们的一个误差，每一个一个性。哎，咱们来想就是说，比如说你有一万个样本，那是不是会有一万个误差呀？ 那对于每一个误差，咱们用一个信用 i 来表示，我们认为每一个误差都是独立，并且具有相同分布，而且呢他还要服从一个均值为零方叉为 c 格玛方的一个高斯分布。 现在啊说的有些长啊，咱们重新来给大家解释这句话，这句话啊是现回归当中非常核心的一点，可能啊大家之前在看书的时候直接就是这么一说，大家直接这么一看，不要认为这个东西啊，只是列出来一个像他对我们之后理解任何节学算法都 都是一个非常重要的一个铺垫。首先咱们来说第一点，什么叫做一个独立，独立啊并不是说在我们现在回归当中会遇到，在之后所有算饵当中，咱们都要强调这一个概念叫做一个独立。什么叫独立呢？比如说啊，咱们今天啊还是去银行进行贷款， 然后呢张三他先去了，然后李四他又去了，张三去的时候啊，银行贷给了他五千块钱，李四去的时候呢，银行贷给他一万二。 那咱们来想这样一个问题，张三和李四他俩认识吗？他俩认不认识没关系，我们都先认为他是不认识的。那银行借给张三多少钱和银行借给李四多少钱，他们两个之间有关系吗？ 能因为借给张三的钱少，就借给李四的钱多吗？不可能吧，所有的人来了之后，他们都会根据各自的一个指标进行一个评估吧？ 不可能，因为就是咱们按照正常情况不可能啊，就是说第一个人他是一个行长，他来了多余的带点，第二人他是个普通职工，然后来了少有带点，他俩之间有什么影响吗？他俩之间啊应该是没有一个必然的联系的，也就是说不可能那个行长跟啊跟那个银行说了，下一个来贷款的是我的一个员工，你们给他多带点， 这点是不成立的。在这里我们认为每一条数据都是一个独立的银行，我们的算法说白银行就是我们算法，我们的算法会同等的对待我们每一个样本。所以说现在呢，我们强调的是一个独立啊，每一个人每个样本他都是没有任何关系的。 然后呢独立说完之后啊，咱们再来说一下什么叫做一个同分布，我们要让一个 g c 算法实际的运行起来，一定是有一定规则的吧？咱们来想就是说现在我计算 玩什么是要进行一个银行的预测，那是哪银行啊？张三去的是中国，这个不是中国，张三去的是一个建设银行，李四去的是一个农业银行。那你说把两个不同的银行的数据混一块，我建立一个模型去预测 他，符合一个实际逻辑吗？肯定是不符合的吧，咱们要建立个模型啊，必然是要么你给建设银行建立他的一套规则，要么你给农建银行建设他的另外的一套规则。所以说咱们现在讨论的一个问题一， 一定是一个同分部的。同分部啊，就是说张三和李四都来了建设银行贷款，不是说他去建设银行，他去农业银行，他们两个要去的地方都是一致的，咱们要构造算法的数据都是来自同样一个地方，同样的一种分布的。所以说呢，现在啊，给大家强调两点， 一个是一个独立，一个是一个同分布。有这两点之后啊，这两点是非常重要的，大家一定先要理解为什么独立，为什么同分布， 因为之后呢，咱们在其他算法当中啊，还会强调这个问题的，这两个问题啊，会伴随着我们整个机械算算法本身。说白了，机械算法建立在什么样的基础上，就建立在我们独立同分布的基础之上的。 然后呢，咱们再来看，为什么说他是服从于均值为丙方，叉为 sigma 方的高斯分布啊？ 咱们先来不说这两个参数啊，不说我们的 mel 和 steam， 咱们先来说高斯分布。什么叫高斯分布啊？右边画出来的就是一个高斯分布。这个高斯分布啊，咱们先来看一下他有什么特点啊？这个特点来说就是他的他的一个均值是等于零 的，他的一个标准差他是等于个死一个码的。这个的意思啊，就是说我们现在来看，为什么说，哎，他是均值为零的，为什么假设他是这样的一种分布啊？ 这个问题就是因为我们实际在进行不论啊，就是你去进行一个银行，去进行一个贷款的时候，我们是进行这样假设，其实呢，你去做任何的一个事情的时候，我们都做了这样一个假设，都是假设啊，他是一个高速分布的，为什么？ 因为在实际情况当中啊，不可能就是说有一种分布，你进这家银行了，他永远多给你贷一万块钱，不，永远没有少贷你钱来说，这是不可能的吧？ 很多情况下我们都是多贷，而是就是很多情况下都是多贷和少贷的比例是差不多的吧，今天可能有的人是多贷他一万块钱，有的人可能是少贷给他就是多少钱啊，这个东西啊，就是有些 时候就是我们多带，因为什么少带？所以说在这里啊，我们就认为我们的一个啊，我们的一个分布就是服从着咱们这样一个比较标准的高斯分布嘛。高斯分布说白了就是正态分布，正态分布再说白了就是正常情况下啊，他大致该是什么样子呢？正常情况下就是大致该是这个样子吗？ 我们来看这个分布的一个比例啊，在我的一个分布的比例当中啊，就是绝大多数的一个值啊，就都存在了我们的一个负一到正一的区间上， 我们来看，咱们来如果说啊，看他的一个面积说，是不是说啊，大部分的一个面积都是在我们的一个负一到正一的负上了， 也就是说呢，我们就要贷钱啊，普遍情况下都是贷的是比，就是他给你的一个就是多少啊，不会拆那么大的，不可能多贷，贷给你个十万，少贷给你个十万，这些都是很少 情况下出现的，所以说我们可以认为啊，咱们现在画出来这个阴影面积，就意味着是他出现的一个可能性。所以说呢，高速分布啊，就认为在你的一个误差啊，左右偏差一些，进行小范围的偏差都是比较正常的。但是呢，咱们再来看， 当我进行一个大范围的偏差的时候来看，比如说啊，这个值差的比较多，越往两端的时候，是不是这个值他的就是渠道的可能性就越低啊？ 所以说啊，咱们现在给大家看的这个高速分布就有这样一个趋势，往中间的值比较多，往两边的值比较少，服从着这样一种规律，那我们实际情况下是不是也服从着这样一个规律呢？ 在这里啊，就是刚刚说了独立同分布并且服从高斯分布，有一定的严格的数学证明吗？是没有任何证明的。在这里我给大家提出了什么？ 我给大家提出来的是一个假设，在咱们的积蓄当中啊，就是你永远都没有办法，就是完全认为一个事，他就是服从独立的，就是同分布，就是均值为零，就是标准的一个高斯分布，这是完完全全不可能的一件事， 但是呢，我们继续学习做一件什么事，继续学习做这件事，就是说他是从实际的一种情况下出发，据我的实际情况，我做了这样一个假设，认为的误差啊，他是大多数情况下都是小范围的，极少数他是误差是比较大的。 我是做了这样的一个假设，做了我们的一个假设完之后，我们再进行推导，那我们大家想，你是按照一种假设进行推导，那你的这种做法的科学吗？可以这么认为，虽然说我们做了一个假设，但是最终得到的一个结果，我们是可就 最终我们得到结果是可利用的，只要这个模型可用，我就说我这个假设他是成立的，绝对是没有啊，一个完完全全的独立，也没有完完全全的这种分布。其实我们可以想一想，当我们在收集数据的时候，我们能保证这点吗？肯定是保证不了的吧？ 但是呢，虽然我们做这样假设，他只要符合着我们基本的一个，就是只要服从啊，我们基本的一个规则，这就是可以的。 然后呢，咱们现在啊来看，就是刚才咱们说完了我的一个独立，还说完了同分布，还说了这个高速分布。大家应该对我们的这个现在是已经比较理解了，知道了一下我们的这个误差项啊，基本上来说他是做了一件什么事。

calculate 看来小女心意已决，咱们这招婚事恐怕，哼， 贾老板你糊涂啊，据我所知，你老贾家的余粮只剩下不到二百单了，如果这张婚事你应了我，我马上叫人过来给你送精良一千蛋， 这不是钱的事，两千蛋，我这跟钱没关系。三千蛋，行了，能不能不要总跟我提钱，我亲爱的亲家， 哈哈哈，我们能不能好好聊一聊结婚的具体流程？哈哈，晚上留家里边吃点饭啊。哎，饭就不吃了，我领我儿子回去多喝点水。哈哈，那这样，蒋老板如果一有消息马上就通知我。好，慢走，找吃走吧，儿子，那两个好朋友以后常联系啊哈哈哈 calculate。

一分钟语法 will 用作预测。这里我们来看一下定义 will 的用法。假设在现实没有依据的情况下， will 对未来进行预测。 我们来看一下这个例句。 this movie is great you love it 这个电影很不错。你会喜欢他的。其实你会喜欢他。这里是一个观点句。他没有一个实实践的一个证明。你会喜欢他的。只是说话人的一个观点。 我们来看一下。例句一 the more we'll be so busy this afternoon 这个商场今天下午会很忙。这是一个观点剧。预测剧 they'll enjoy their trip to venice 他们一定会在威尼斯玩的很快乐，很开心。 这也是一个推测。一个预测。 jane we probably like the new house， it's really nice 剪一定会很可能喜欢这个新房子，因为它真的很漂亮。那 probably 这里就是说可能性了。而 we'll 在这里的例句中仍旧是表示一种观点。 最后一句 should be really angry once she finds out 当他把这个东西找到的时候，他一定会很生气。观点句那这里我有在表示预测的时候呢？其实我们可以把这个句子理解为这是一个观点句。