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【机器学习】--时间序列算法初识应用

一、前述 指数平滑法对时间序列上连续值之间相关性没有要求。但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间, 那么预测误差必须是不相关, 且必须是服从零均值、 方差不变正态分布。...即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下, 我们可以通过考虑数据之间相关性来创建更好预测模型。 自回归移动平均模型( ARIMA)是最常用时间序列预测模型。...模型全称为差分自回归移动平均模型 (Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA) AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均 q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做差分次数...原理:将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量 仅对它滞后值以及随机误差项现值和滞后值进行回归所建立模型。...滞后和p阶数是对应上。 自相关函数ACF(autocorrelation function) 有序随机变量序列与其自身相比较 自相关函数反映了同一序列在不同时序取值之间相关性 公式: ? ?

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Rocket MultiRocket:时间序列分类技术进化之路

论文地址:https://arxiv.org/abs/1910.13051 论文源码:https:// github.com/angus924/rocket. 01 摘要 大多数达到最先进准确性时间序列分类方法具有很高计算复杂性...(TSC)算法,它在极短时间内实现了最先进准确性,并且没有许多最先进方法复杂集成结构。...然后,原始时间序列和一阶差分时间序列都与84个 MiniRocket 内核进行卷积。每种表示都使用不同膨胀和偏差集,因为两种表示具有不同长度(一阶差分短1)和值范围(偏差值卷积输出中采样)。...默认情况下,MultiRocket 为每个时间序列生成大约50000个特征(具体为6216×2×4)。为了简单起见,在讨论特征数量时,研究者在整篇论文中将数字四舍五入最接近10000。...这些方法在处理大规模、高维度和复杂时间序列数据时表现出色,为时间序列分类任务提供了一种高效且实用解决方案。

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数据结构入门精通——算法时间复杂度和空间复杂

算法时间复杂度和空间复杂度 前言 算法时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能两个重要指标。...一个优秀算法应该具有较低时间复杂度,这意味着当输入规模增大时,算法执行时间增长不会过快。例如,线性时间复杂度O(n)算法在处理大规模数据时比二次时间复杂度O(n^2)算法更加高效。...1.2 算法复杂度 算法在编写成可执行程序后,运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法好坏,一般是时间和空间两个维度来衡量,即时间复杂度和空间复杂度。...二、时间复杂度 2.1 时间复杂概念 时间复杂定义:在计算机科学中,算法时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法运行时间。...一个算法执行所耗费时间理论上说,是不能算出来,只有你把你程序放在机器上跑起来,才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗?是可以都上机测试,但是这很麻烦,所以才有了时间复杂度这个分析方式。

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时间序列 | 开始结束日期自增扩充数据

现要求从医嘱开始日期停止日期,按照日期自增逻辑扩充数据,其中自增日期医嘱开始时间为当日01:00:00。结果如下图: ?...至此医嘱单内容已创建完毕,接下来需要创建自增时间序列,并以时间序列做主表,以医嘱单内容表做表,进行表与表之间连接。...构建时间序列索引表 从医嘱开始日期停止日期创建pd.date_range() 索引,以医嘱开始时间等于'01:00:00' 为内容创建DataFrame,并重置索引并重命名,还原医嘱开始当日开始时间...---- 方法二,时间戳重采样 既然方法一已经提到用时间序列内pd.date_range() 方法,何不直接用升采用及插值方法完成。...要点总结 构建自增时间序列 时间序列内容,即需要重复医嘱单准备 医嘱开始时间准备,第一天与其后几天时间不同 插值,根据实际情况使用前插值(.ffill())或后插值(.bfill()) ---- 当然

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度量时间序列相似度方法:欧氏距离DTW及其变种

有效地比较时间序列相似度在很多科学/工程任务中非常必要且关键,如:分类/聚类/语音识别/步态识别等。 以某个生产制造环节中针对产成品某项(些)特征所收集时间序列数据为例。...为了在正常生产制造过程中实现良品和不同种次品多分类任务,比较所收集时间序列相似度是重要一步。...直觉上不难理解,比较时间序列相似度等同于计算时间序列“距离”,两个时间序列之间“距离”越大,二者相似度则越小,反之同理。...DTW 对齐时间序列应该首对首、尾对尾相连,反映距离矩阵中就是 warping path 应从一个角落出发、在对角线方向上另一个角落停止。...源于距离矩阵构建,DTW 及其变种算法复杂度是相同,均为 。此外,本文所述内容并未涉及 DTW 在大规模数据集检索中算法加速问题。

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用于复杂周期性时间序列预测四元数Transformer

最近,基于Transformer模型由于在长期依赖学习方面的进步而在时间序列预测中占了上风。此外,一些模型引入了序列分解,以进一步揭示可靠而简单时间依赖关系。...同时,众所周知点积型注意力机制(dot-product attentions)二次方复杂性阻碍了长序列建模。..., LRA),引入可学习周期和相位信息来描绘复杂周期模式。...2)趋势归一化,考虑趋势变化缓慢特点,对模型隐藏层中序列表示进行归一化。3)使用全局存储器解耦LRA,在不损失预测精度情况下实现线性复杂性。...作者在多个现实世界时间序列数据集上评估作者框架,并观察在最佳最先进基线上MSE平均提高了8.1%和18.5%。

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pyecharts入门精通-地图专题Map-带时间轴与网格复杂绘图

pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart Python使用Pyecharts画Geo地图,如何显示具体地点名称 pyecharts世界地图用:国家中英文对照表.xlsx Map中地理坐标问题...}, {"name": "西藏自治区", "value": [1478.0, 0.16, "西藏自治区"]}, ], }, ] 生成2013-2018年时间列表...# 生成2013-2019年时间列表 time_list = [str(d) + "年" for d in range(2013, 2019)] time_list 生成2013-2018年总...maxNum = 97300 minNum = 30 生成2013年网格组合图 提取2013年数据测试 # 提取2013年数据 year = '2013年' # data为每个年份各个省份GDP...{"name": "西藏自治区", "value": [1478.0, 0.16, "西藏自治区"]}, ], }, ] # 生成2013-2019年时间列表

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入门放弃》数据结构和算法 1- 算法引入和算法时间复杂

''' Created on 2020-1-02 @author: 北京-宏哥 Project:《入门放弃》数据结构和算法 1- 算法引入和算法时间复杂度 ''' # 3.导入模块 import...''' Created on 2020-1-02 @author: 北京-宏哥 Project:《入门放弃》数据结构和算法 1- 算法引入和算法时间复杂度 ''' # 3.导入模块 import...时间复杂度和大O表示法   上面我们通过两个方法来求出a b c取值组合,第二个方法比第一个方法,时间效果来看,快很多,所以我们很容易得出结论,第二个算法比第一个算法效率要高。...那么算法是通过时间来衡量,确实最直观地,我们时间上来看到算法和算法之间效率不同。...时间复杂度:假设存在函数g,使得算法A处理规模为n问题实例所用时间为T(n)=O(g(n)),则称O(g(n))为算法A 渐进时间复杂度,简称时间复杂度,记为T(n) 5.

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记一个复杂组件(Filter)设计开发

需求讨论、技术方案探讨到编码、最终测试,经历过了很多次脑暴,也遇到过非常多坑,其中有可能跟业务有关、也有可能跟框架有关,基于这些坑,又讨论了很多解决方案和非常 hack(歪门邪道)对策。...但是随着时间推移,再回头看看当时 hack 代码,很多都不太记得为什么这么写了,所以这里简单记录下,Filter 组件开发过程。...这样写是为了 panel 面板展开下拉动画,看起来是 navBar 下面出来。...比如 onChange 回调,或者面板隐藏回调以及当前哪一个 panel 需要展开等。 由于 Panel 面板复杂度我们未知。...为了避免不断展开和收齐不必要 render,我们采用 transform方式,将面板不需要显示面板移除屏幕外,需要展示在移入屏幕内部。

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如何理论上评估算法时间复杂

极限是不为零常数:这意味着 , 和 时间复杂度相等。极限是无穷大:这意味着 , 时间复杂度大于 。极限摆动:二者大小关系不确定,这种情况在计算机中算法中不存在。...由于只评估时间复杂度而不评估空间复杂度,还假设模型机有无限内存。显然这个模型有些缺点。很明显,在现实生活中不是所有的运算都恰好花费相同时间。...三、计算运行时间一般方法当然最好方法是将两个程序都写出来并运行来比较时间,下面介绍在运行之前如何对两个时间复杂度明显不同程序进行区分。为了简化分析将采用如下约定:不存在特定时间单位。...if( Condition) S1else S2法则5---递归:一般转换求解递推公式范围。其他法则是显然,但是,分析基本策略是内部(或最深层部分)向外展开。...当递归被正常使用时,将其转换成一个简单循环结构是相当困难。在这种情况下,分析将涉及求求解一个递推关系。为了观察这种可能发生情形,考虑下列例子,实际上它对递归使用效率低得令人惊讶。

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插入排序一窥时间复杂计算方法

为什么需要分析时间复杂度 通常在运行一段代码之前,我们需要预测其需要资源。虽然有时我们主要关心像内存、网络带宽或者计算机硬件这类资源,但是通常我们想度量是计算时间。...接下来我们以插入排序算法为切入点一窥时间复杂计算方法。 时间复杂度分析 一般来说,算法需要时间于输入规模同步增长,所以通常把一个程序运行时间描述成其输入规模函数。...设枚举第 i 个元素时,第四行代码执行次数为 TiT_iTi​。...因此,它是n线性函数。 若输入数组已反向排序,即按递减序列排好序,则导致最坏情况。...我们记插入排序时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)。 如果一个算法最坏情况运行时间具有比另一个算法更低增长量级,那么我们通常认为前者比后者更有效。

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TODS:时间序列数据中检测不同类型异常值

自动构建用于时间序列异常值检测机器学习管道。 ? 时间序列异常值检测旨在识别数据中意外或罕见实例。...通过这些模块提供功能包括:通用数据预处理、时间序列数据平滑/转换、时域/频域中提取特征、各种检测算法,以及涉及人类专业知识来校准系统。...Discords 分析利用滑动窗口将时间序列分割成多个子序列,并计算子序列之间距离(例如,欧几里德距离)以找到时间序列数据中不一致。...子序列聚类也将子序列分割应用于时间序列数据,并采用子序列作为每个时间特征,其中滑动窗口大小为特征数量。...当许多系统之一处于异常状态时,系统异常值会不断发生,其中系统被定义为多元时间序列数据。检测系统异常值目标是许多类似的系统中找出处于异常状态系统。例如,具有多条生产线工厂检测异常生产线。

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【Java 进阶篇】Java对象JSON:Jackson魔法之旅

在现代软件开发中,处理数据能力是至关重要。而当我们谈及数据格式时,JSON(JavaScript Object Notation)通常是首选。...为了在Java中轻松地将对象转换为JSON,我们需要一种强大而灵活工具。这时,Jackson就闪亮登场了。 前言 众所周知,Java是一种强类型语言,而JSON是一种弱类型数据交换格式。...这种类型之间不匹配可能使得在它们之间进行转换变得复杂。Jackson库通过提供丰富注解和灵活配置选项,使得Java对象JSON转换变得简单而高效。...Jackson是一个强大Java库,用于处理JSON格式数据。它提供了一组注解和一些核心类,使得在Java对象与JSON之间进行相互转换变得十分容易。...JSON 让我们从一个简单Java对象开始,将其转换为JSON

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任务插入时间复杂度优化 O(1),Timing Wheel时间轮是怎么做到?

这些延迟队列其实就是一个用最小堆实现优先级队列,因此,插入一个任务时间复杂度是O(logN),取出一个任务执行后调整堆时间也是O(logN)。...但是对于kafka这样一个高吞吐量系统来说,O(logN)速度还不够,为了追求更快速度,kafka设计者使用了Timing Wheel数据结构,让任务插入时间复杂度达到了O(1)。...并把任务封装成TimerTaskEntry然后加入TimerTaskList链表中。 之后,kafka会启动一个线程,去推动时间指针转动。...时间轮指针推进 //SystemTimer.scala def advanceClock(timeoutMs: Long): Boolean = { //延迟队列中取出最近一个槽,...数据结构在插入任务时只要O(1),获取到达任务时间复杂度也远低于O(logN)。

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5个时间序列预测深度学习模型对比总结:模拟统计模型可以预训练无监督模型

外部学习过程发生在堆叠层,帮助模型学习所有时间序列全局特征。 双重残差叠加:残差连接和叠加想法是非常巧妙,它几乎被用于每一种类型深度神经网络。...综上所述,深度学习无疑彻底改变了时间序列预测格局。上述所有模型除了无与伦比性能之外,还有一个共同点:它们充分利用多重、多元时间数据,同时它们使用外生信息,将预测性能提高前所未有的水平。...在时间序列预测中,我们可以感觉缺乏这种预先训练模型。为什么我们不能像在NLP中那样在时间序列中利用这个优势呢?...这就引出了我们要介绍最后一个模型TSFormer,该模型考虑了两个视角,我们讲输入输出将其为四个部分,并且提供Python实现代码(官方也提供了),这个模型是刚刚发布不久,所以我们才在这里着重介绍它...我们将他总结为以下4点 1、掩蔽 作为数据进入编码器前一步。输入序列(Sᶦ)已分布P片中,其长度为L。因此,用于预测下一个时间步长滑动窗口langth是P XL。

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Java 内存模型(三)-源代码指令序列重排序

重排序分为3中类型: 1 编译器优化重排序。编译器在不改变单线程程序语义前提下,可以重新安排语句执行顺序。 2 指令级并行重排序。...如果不存在数据依赖性,处理器可以改变语句对机器指令执行顺序。 3 内存系统重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区。这便得加载和存储操作看上去可能时在乱序执行。...Java源代码最终实际执行得指令序列,会分别经历下面3种重排序,,如下图 ? 上述得1属于编译器重排序,2和3 属于处理器重排序。这些重排序可能会导致多线程出现内存可见性问题。...对于处理器重排序:JMM得处理器重排序规则会要求Java编译器在生成指令序列时,插入特定类型得内存屏障指令。通过内存屏障指令来禁止特定类型得处理器重排序。

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机器之心GitHub项目:循环卷积,探索序列建模奥秘

序列建模 序列建模即将一个输入或观测序列映射到一个输出或标记序列,李航在《统计学习方法》中也将其称为标注问题。他表明标注问题是分类问题推广,又是更复杂结构预测问题简单形式。...但根据 Shaojie Bai 等人定义,序列建模应该是在给定时间步 t 情况下,只使用 x_0 x_t 序列信息预测输出 y_t。...一维卷积直观上确实能实现序列建模,但我们经常使用还是循环网络,尤其是 LSTM 或 GRU。...衡量一个语言模型好坏方法一般可以用复杂度(Perplexity),它刻画了估计下一句话出现概率。复杂概念其实就是平均分支系数,即模型预测下一个词是的平均可选择数量。...经典隐马尔科夫模型到现在基于循环神经网络与卷积神经网络深度方法,序列建模已经走过了很长一段旅程,它对于自然语言处理与语音识别等都非常重要。

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