机器学习现在越来越受欢迎，越来越多的世界人口认为它是一个神奇的水晶球：预测未来何时以及将会发生什么。该实验使用人工神经网络揭示股市趋势，并展示时间序列预测根据过去的历史数据预测未来股票价格的能力。...要查找的数据类型是时间序列：按时间顺序排列的数字序列。获取这些数据的好地方来自alphavantage.co。此API允许检索过去20年中特定公司股票价格的时间顺序数据。...训练神经网络 现在训练数据准备好了，是时候为时间序列预测创建一个模型，为实现这个目的，将使用TensorFlow.js框架。...为了使模型学习顺序的时间序列数据，创建递归神经网络（RNN）层并且将多个LSTM单元添加到RNN。 该模型将使用Adam（研究论文）进行训练，这是一种流行的机器学习优化算法。...绿线表示验证数据的预测 这意味着该模型看不到最后30％的数据，看起来该模型可以很好地绘制与移动平均线密切相关的数据。 结论 除了使用简单的移动平均线之外，还有很多方法可以进行时间序列预测。
传统的神经网络结构可以归纳会下图左边的形式，隐藏层h的状态是不保存的，而在RNN中，每一个时间步的隐藏层状态都是由上一层的输入和上一个时间的状态共同计算得到。...RNN算法的细节这里就不赘述，RNN的缺点在于，误差反向传播时，由于时间步t的梯度是由t时的状态h分别对前面所有时间步的状态求导，再相乘得到，在状态权重的模大于1时，若时间步t较长，梯度就会消失（趋近于...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...总之，每种做法效果不一样，具体问题还需要具体分析； TIME_STEPS参数，可以理解为时间步，就是你需要几个时刻的样本来预测，INPUT_SIZE 为每个样本的维度，如果你的样本数据是一个单一序列，没有其他特征的话
通常在神经网络的最后一层使用Softmax激活函数来实现这一目标。 2.2 时间序列数据集 UCR和UEA时间序列存档分别是单变量和多变量时间序列分类基准数据集。...一些研究不仅调整网络架构，还专注于修改卷积核以适应时间序列分类任务。扩张卷积神经网络（DCNNs）是卷积神经网络的一种，使用扩张卷积增加感受野而不增加参数数量。...一种解决方法是将时间序列数据表示为图像形式，使模型能学习内部空间关系。Wang等人提出将单变量时间序列数据编码为图像并使用CNN分类的方法。...Hatami等人则将时间序列转化为2维图像并用深度CNN分类。此外，Chen等人利用相对位置矩阵和VGGNet对2维图像进行分类。Yang等人使用3种图像编码方法将多变量时间序列数据编码为2维图像。...3.3.4 混合模型 在时间序列分类中，CNN和RNN结合使用以提高模型性能。CNN擅长学习空间关系，如时间序列中不同时间步的通道模式和相关性，而RNN擅长学习时间依赖关系，捕捉时间序列的动态特性。
在此背景下，比较了分类算法 XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备，我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。...另外就是我们将使用 Python 包 openbb。这个包以包含了一些来自金融部门的数据源，我们可以方便的使用它。...然后就是应该考虑手头有什么样的机器学习模型的问题。我们想预测第二天股票是上涨还是下跌。所以这是一个分类问题（1：股票第二天上涨或 0：股票第二天下跌）。在分类问题中，我们预测一个类别。...我们使用 10 天的回溯期。...总结 我们这篇文章的主要目的是介绍如何将股票价格的时间序列转换为分类问题，并且演示如何在数据处理时使用窗口函数将时间序列转换为一个序列，至于模型并没有太多的进行调优，所以对于效果评估来说越简单的模型表现得就越好
在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。 在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。...我们可以把时间序列预测看作是一个有序的机器学习回归问题，把时间序列数据转换成一组特征值和相应的真值或目标值。...在以后的一篇文章中，我将包括时间序列数据的各种模型评估指标。但在这种情况下，我们将使用MAE作为度量标准。...从第一张图可以看出，预测值与实际值的季节变化规律和趋势是相似的，但峰值没有实际值高。同时，由于时间序列预测应该是区间预测而不是单点估计，我们将使用错误率来形成置信区间或置信带。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。
在本文的最后一部分，我将花更多的时间来解释googlecolab中的TensorFlow框架如何通过TFRecord格式在GPU或TPU运行时高效地执行这些任务。...在分类器中使用所有这些数据是一个挑战，我们将在接下来的章节中详细讨论。 有关如何下载数据的说明，请参阅存储库中包含的自述文件。...TensorFlow实现 TensorFlow是一个非常强大的工具，可以在规模上构建神经网络，尤其是与googlecolab的免费GPU/TPU运行时结合使用。...在我开始之前，有一个重要的注意事项：虽然数据集中的所有歌曲都是MP3格式，但我将它们转换成wav文件，因为TensorFlow有更好的内置支持。请参考GitHub上的库以查看与此项目相关的所有代码。...），并使用存储音频文件的GCS存储桶进行身份验证。
到目前为止，无论您是在训练一个模型来检测肺炎还是对汽车模型进行分类，您都可能从在ImageNet或其他大型(和一般图像)数据集上预先训练的模型开始。...因此，能够在时间序列领域(其中有许多有限时间历史的事件)中利用迁移学习是至关重要的。 时间序列 目前，时间序列的迁移学习还没有模式，也没有可去的地方。而且，对这一课题的研究相对较少。...Fawaz el的一篇论文（https://arxiv.org/pdf/1811.01533.pdf）。他讨论了时间序列分类的迁移学习。...他们建议在使用特定时间序列模型进行预测之前，先使用初始模型(与重建损失一起)提取一般特征。尽管本文仅限于单变量时间序列预测用例，但该技术似乎有助于提高性能。...但是像Flow forecast这种框架的出现，为我们提供更多易于使用的模块，以便在时域成功地利用转移学习变得简单。我们相信迁移学习将在时间序列中发挥更大的作用。
转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...接着，您需要对训练和测试的图像进行整形和归一化。其中，归一化会将图像的像素强度限制在0和1之间。最后，我们使用之前已导入的to_categorical 方法，将训练和测试标签转换为已分类标签。...07 小结综上所述，我们讨论了为图像分类任务，训练深度神经网络的一些入门级的知识。您可以将其作为熟悉使用神经网络，进行图像分类的一个起点。
近几年火热的AI领域吸引了众多有志之士加入，在一段时间的学习之后，不知道你是否有一个疑惑：我能够用AI来做点什么呢？.../tensorflow-for-poets-2cd tensorflow-for-poets-2 训练数据集 将前面通过视频生成的图片集放到tf_files目录下，每一类图片单独建一个文件夹，文件夹可以如下所示...： tf_files/retrained_graph.pb，再训练的图文件。...tf_files/retrained_labels.txt，这是一个包含标签的文本文件。...至此，训练我们自己的分类器的任务就结束了，在下一篇文章中，我将带领大家探索如何在Android手机上使用我们的图片分类器。
Kats是一个用于分析时间序列数据的工具箱，是一个轻量级、易于使用和可推广的框架，用于执行时间序列分析。...时间序列分析是工业数据科学和工程工作的重要组成部分，从理解关键统计数据和特征，检测回归和异常，预测未来趋势。 Kats旨在为时间序列分析提供一站式服务，包括检测、预测、特征提取/嵌入、多元分析等。...一个度量系统的稳态行为是通过使用向量自回归(VAR)模型建模时间序列之间的线性相关性来预测的。...在我们发现的异常时间的情况下，我们可以验证最大的异常分数来自指标5和6。 2.4 Trend detection 趋势检测 趋势检测试图识别时间序列中显著和长期的变化。...趋势窗口是基于窗口内时间序列的增加或减少的单调性来检测的，而不是窗口内时间序列值变化的幅度。
而RobustPCA通过将时间序列矩阵分解为两个组件来解决这个问题:捕获潜在趋势的低秩组件和解释异常值的稀疏组件。...在给定一个时间序列矩阵X, RobustPCA分解可表示为: X = L + S 这里的，L为低秩分量，S为稀疏分量。...RobustPCA使用示例 在Python中，robust_pca包提供了一个易于使用的基于ADMM算法的RobustPCA实现。...下面是一个使用robust_pca包来分解时间序列矩阵X的例子: import numpy as np from robust_pca import RobustPCA # Create a...RobustPCA的应用 鲁棒主成分分析可以应用于广泛的时间序列预测和异常检测任务，包括: 金融市场分析:RobustPCA可用于分析高维金融时间序列数据，如股票价格、交易量和经济指标。
在多元时间序列分类（MTSC）中，"Shapelet"是每个类别的判别性子序列，换句话说就是那些含有特定类别信息的时间序列子序列。...Shapelet的发现是时间序列分类中的一个关键步骤，作者设计了Shapelet Filter用于学习Shapelets与输入时间序列之间的差异特征，这些差异特征包含了重要的类别特定信息。...此外，模型还动态优化Shapelets，以便在训练过程中更有效地表示区分类别的信息。本文方法不仅利用了类别特定特征，还结合了通用特征，从而提高了时间序列分类的性能。...本文模型 存在的问题：现有的模型使用的多是时间序列的通用特征，但忽略了每个序列的判别性特征。在处理整体模式相似，但次要特定细节存在差异，以及不平衡数时表现不佳。...计算差异特征时，Shapelets被视为可学习的参数，允许在训练过程中进行优化，从而增强模型对时间序列数据分类的能力。
所以出现了很多为时间序列数据生成嵌入的方法， Time2Vec 作为与模型无关的时间表示，可用于任何深度学习预测应用程序。Corr2Vec，通过研究它们的相互相关性来提取多个时间序列的嵌入表示。...在这篇文章中，我们尝试在时间序列域中应用 Word2Vec。目标是利用无监督方法（如 Word2Vec）的灵活性来学习有意义的时间序列嵌入。...在每个间隔中关联一个唯一标识符，该标识符指的是可学习的嵌入。 在离散化可以使用的时间序列之前，应该考虑对它们进行缩放。在多变量环境中工作时，这一点尤为重要。...所以需要以统一的方式应用离散化来获得唯一的整数映射。考虑到我们这里使用的是停车数据，所以使用占用率序列（在 0-100 范围内归一化）可以避免误导性学习行为。...每个分箱时间序列的二维嵌入可视化 通过扩展所有时间序列的嵌入表示，我们注意到小时观测和每日观测之间存在明显的分离。 每个时间序列中所有观测数据的二维嵌入可视化 这些可视化证明了本文方法的优点。
假设正在解决新闻文章数据集的文档分类问题。 输入每个单词，单词以某种方式彼此关联。 当看到文章中的所有单词时，就会在文章结尾进行预测。...在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。 现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。...标记化后，下一步是将这些标记转换为序列列表。以下是训练数据中已转为序列的第11条。...然后，对验证序列执行相同的操作。...调用时，它将单词索引序列转换为向量序列。经过训练，具有相似含义的单词通常具有相似的向量。 双向包装器与LSTM层一起使用，它通过LSTM层向前和向后传播输入，然后连接输出。
本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。 原始数据 出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并且设置了一些空白间隙。...初始数据如下: 重采样函数 在pandas中一个强大的时间序列函数是resample函数。这允许我们指定重新采样时间序列的规则。...如果我们在同一粒上调用重采样的话对于识别和填补时间序列数据的空白是非常有用的。例如，我们正在使用的原始数据集并不是每天都有数值。利用下面的重样函数将这些间隙识别为NA值。...在上述操作之后，你可能会猜到它的作用——使用后面的值来填充缺失的数据点。从我们的时间序列的第一天到第2到第4天，你会看到它现在的值是2.0(从10月5日开始)。...总结 有许多方法可以识别和填补时间序列数据中的空白。使用重采样函数是一种用来识别和填充缺失的数据点简单且有效的方法。这可以用于在构建机器学习模型之前准备和清理数据。
我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验，并且进行可视化 让我们看看下面的时间序列: 如果沿着y轴移动序列添加随机噪声，并随机化这些序列，那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇...把看起来相似的波形分组——它们有相似的形状，但欧几里得距离可能不低 距离度量 一般来说，我们希望根据形状对时间序列进行分组，对于这样的聚类-可能希望使用距离度量，如相关性，这些度量或多或少与波形的线性移位无关...在这种情况下，我们可以使用轮廓分数（Silhouette score），它为执行的聚类分配一个分数。我们的目标是使轮廓分数最大化。...低或负的平均轮廓分数(接近-1)表明重叠或形成不良的集群。 0左右的分数表示该点位于两个簇的边界上。 聚类 现在让我们尝试对时间序列进行分组。...欧几里得距离与相关廓形评分的比较 轮廓分数表明基于相关性的距离矩阵在簇数为4时效果最好，而在欧氏距离的情况下效果就不那么明显了结论 总结 在本文中，我们研究了如何使用欧几里得距离和相关度量执行时间序列聚类
在很多时候，还会有非常复杂的实验设计，比如时间序列， 时间序列与不同实验条件同时存在等情况，对于这种类型的差异分析而言，最常见的分析策略就是回归分析，将基因的表达量看做因变量，将时间和实验条件等因素看自变量...maSigPro是一个用于分析时间序列数据的R包，不仅支持只有时间序列的实验设计，也支持时间序列和分组同时存在的复杂设计，网址如下 https://www.bioconductor.org/packages...1. makeDesignMatrix 在分析之前，我们需要提供基因的表达量和样本对应的时间序列，实验分组这两种信息。...对于只有时间因素的实验，除了Time和Replicate外，只需要再添加一列就可以了，取值全部为1，意味着所有实验条件相同。...其次是在不同时间点的表达模式，示意如下 ? maSigPro同时支持芯片和NGS数据的分析，注意表达量必须是归一化之后的表达量。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
之前专门花了两篇推文来分别介绍两种常用时间序列模型：ETS（指数平滑法）和ARIMA（整合差分移动平均自回归法）的基本原理。本文就进入Power BI的用法篇。...在首次使用上述视觉对象的时候，Power BI会提示下载所需的包（Libraries），用户根据提示一步一步点击即可，无需手动在R上另外安装。...Forecasting TBATS TBATS是季节性ARIMA模型的变体。基本原理跟ARIMA模型相似。这四个预测型视觉对象都只能拖入两个字段：时间字段和序列数值字段。...不建议使用。...可以设置p,d,q和含季节性的P,D,Q参数。也可以开放数据导出的功能。 总结 时间序列预测本身是个复杂而又难以保证效果的工作。
Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。 实现流程 数据准备 收集和准备时间序列数据集。 处理缺失值和异常值。...使用模型进行未来时间点的预测。 可视化预测结果和实际值。 代码实现 在这个示例中，创建一个模拟的多特征时间序列数据集，并保存为CSV文件以供使用。...然后，大家可以使用生成的CSV文件进行后续的LSTM时间序列预测模型的构建和训练。 完整代码实现 下面是完整的代码实现，包括生成数据集、数据预处理、LSTM模型构建和训练，以及模型评估和预测。 1....，我们可以使用上述步骤完成基于LSTM的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练。
尹成林 编辑 | 李仲深 论文题目 DA-Net: Dual-attention network for multivariate time series classification 摘要 多元时间序列分类是机器学习中越来越重要的问题之一...现有方法侧重于建立全局远程依赖关系或发现局部关键序列片段。然而，他们经常忽略来自全局和局部特征的组合信息。...在本文中，作者提出了一种基于双重注意力的新型网络（称为 DA-Net），用于挖掘多元时间序列分类的局部-全局特征。...对于 SSAW 层，较少的计算量保留了丰富的激活分数，以扩大捕获全局远程依赖关系的窗口范围。基于这两个精心设计的层，DA-Net 可以在建立全局远程依赖关系的过程中挖掘关键的局部序列片段。...实验结果表明，DA-Net 能够在多元时间序列分类上与最先进的方法实现最好的性能。
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