是一种常见的做法,它有以下几个优势和应用场景:
优势:
应用场景:
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来源:机器之心 本文长度为2527字,建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与:朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价,这是一个有趣的问题,因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题,可能最适用于经典方法,如 XGBoost,因为数据集是结构化的而不是感知的。然而,这也是一个数据集,深度学习提供了一个非常有用的功能,就是编写一个新的损失函数,有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
AI 科技评论消息,谷歌在 ArXiv 上公开了一篇论文,也很可能是谷歌使用深度学习模型在电子病历建模分析方面的首篇文章。这篇论文由「编译器从不警告Jeff,Jeff 会警告编译器」的谷歌大脑高级研究
【新智元导读】使用真实数据所带来的隐私问题极大地阻碍了数据科学的发展。MIT 的本篇论文描述了一种自动创建合成数据的机器学习系统,这种合成数据与真实用户所产生的数据完全不同,却仍可用于开发和测试数据科学中的算法和模型。研究提出的 Synthetic Data Vault (SDV)可以从真实数据库中构建一个机器学习模型,来创建人造或合成数据。这一算法称为“递归条件参数聚合”(recursive conditional parameter aggregation)。研究显示,使用合成数据和使用真实数据的数据科
引言 在之前学习机器学习技术中,很少关注特征工程(Feature Engineering),然而,单纯学习机器学习的算法流程,可能仍然不会使用这些算法,尤其是应用到实际问题的时候,常常不知道怎么提取特征来建模。 特征是机器学习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。 特征工程的重要意义 数据特征会直接影响你使用的预测模型和实现的预测结果。准备和选择的特征越好,则实现的结果越好。 影响预测结果好坏的因素:模型的选择、可用的数据、特征的提取。 优质的特征往往描述了数据的固有结构。 大多数模型都可以通过数据中
作者:JasonDing1354 引言 在之前学习机器学习技术中,很少关注特征工程(Feature Engineering),然而,单纯学习机器学习的算法流程,可能仍然不会使用这些算法,尤其是应用到实际问题的时候,常常不知道怎么提取特征来建模。 特征是机器学习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。 特征工程的重要意义 数据特征会直接影响你使用的预测模型和实现的预测结果。准备和选择的特征越好,则实现的结果越好。 影响预测结果好坏的因素:模型的选择、可用的数据、特征的提取。 优质的特征往往描述了数据的固有
本文描述了一个典型的基于跨行业标准流程的标准机器学习管道,作为数据挖掘行业的标准过程模型。
以满足科学模型开发的主要标志 - 严谨性,可测试性,可复制性和精确性以及可信度 - 考虑模型验证以及如何处理不平衡数据非常重要。 本文概述了可用于满足这些标志的高级验证框架,并简要介绍了处理不平衡数据时常用的方法。
时间序列预测是一个过程,获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。
在博彩游戏中练出了数据分析的技能,构建了网络应用程序分析美国和墨西哥的博彩机器的表现。在涉足创业、互动媒体、记者等行业后,他搬到硅谷,在Ning和LinkedIn从事构建分析型应用的工作。Russell现在是Data Syndrome的首席顾问,他帮助公司使用本书所介绍的原则和方法构建分析型产品。
王新民 编译自 Google Research Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 传统的机器学习方法需要将训练数据集中到一台机器或一个数据中心里,Google已经有强大的云端服务器设备,来对这些数据进行处理。现在,为了训练用户与移动设备进行互动的定制模型,Google又引入了一种新方法:联合学习(Federated Learning)。 联合学习能够在所有训练数据都保存在移动设备本地的情况下,让手机能够同时学习一个共享的预测模型。这种方法让机器学习的训练过程不再需要将数据存储到云端。 本地模
Matt MacGillivray 拍摄,保留部分权利 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后,您将学会: 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
编者按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,AI 研习社编译。 时间序列预测,究竟需要多少历史数据? 显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变。 在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同的历史数据,对时间序列预测问题展开讨论,探究历史数据对 ARIMA 预测模型的性能影响。(注:ARIMA 全程是 Autoregressive Integrated Moving Average Model,即自回归积分滑动平均模型) 具体来说,在本
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。 在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
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引言 如果你曾经参加过数据科学竞赛,你一定意识到集成模型(Ensemble Modeling)举足轻重的作用。事实上,集成模型提供了最有说服力的方式之一,来建立高度精确的预测模型。Bagging和Boosting算法进一步加强了这一方法的精确性。 所以,你下次构建预测模型的时候,考虑使用这种算法吧。你肯定会赞同我的这个建议。如果你已经掌握了这种方法,那么太棒了。我很想听听你在集成模型上的经验,请把你的经验分享在下面的评论区。 对于其他人,我将会分享一些集成模型中常见的问题。如果你想评估一个人对集成模型方面的
使用神经网络解决时间序列预测问题的好处是网络可以在获得新数据时对权重进行更新。 在本教程中,你将学习如何使用新数据更新长短期记忆(LTCM)递归神经网络。 在学完本教程后,你将懂得: 如何用新数据更
像长短期记忆(Long Short-Term Memory ) LSTM 递归神经网络这样的神经网络几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题。
定性研究与定量研究的结合,是科学的预测的发展趋势。在实际预测工作中,应该将定性预测和定量预测结合起来使用,即在对系统做出正确分析的基础上,根据定量预测得出的量化指标,对系统未来走势做出判断。
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