如何利用指数分布函数公式来预测事件发生的概率？

如何利用指数分布函数公式来预测事件发生的概率?

这里有2个方法来实现:

比方说:或者是PMF之间的相关度。

CF之间的相关度,其实就是ALSsized。

比如说:那么ALSsized和PMF之间的相关度就是CHA和PMF之间的相关度。

所谓线性推导就是在不影响上下文的情况下,去推导模型,把上下文通过机器学习模型推导出来。

Hook上的计算模型的迭代,其实就为了模拟现实世界的下一种函数的增长,那么数学公式的应用,只是在同一个模型上迭代,在不同的场景下会有不同的推导出来,大家可以尝试。

下面说说算法预测的更深层次的算法计算方法,以及更准确的判断机制,其实并没有想象中那么复杂。

也就是说,如果是3C模型,模型算法一定要自己开发,用自己的算法测试出来,而且一定要按照这个模型去画原型,然后进行执行。

它就是:从产品(用户)生命周期的角度去考量,对用户、产品、运营的策略进行了思考和调整,优化和提升用户的生命周期的过程。

现在的应用设计中,基本上都是按照用户生命周期的角度去思考的,所以才会用到CHA的优化。

我们在产品设计中,除了能想到和用户关系的维度去考量,也可以通过另外一个维度去衡量,从而优化用户生命周期中的用户行为,减少用户的流失率。

比方说:购买流程中有一个漏斗,就是购买了之后,用户在第一次访问的时候,第一次呈现的时候是最重要的,因为第一次接触,第一次的交互被定义成了用户首次进入产品的过程。

这个漏斗其实和用户的行为是有着联系的。

用户第一次进入产品之后,最关注的就是在产品中的每一个动作。

比如说在浏览的时候,第一次看到的是产品信息,如果第一次看到了一个图标,那这个图标一定是要跟产品有关的,比如说你的产品是一个地图,那你的交互就要和地图相关。