Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
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
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
大脑的功能连接(FC)已被证明在会话中表现出微妙但可靠的调节。估计时变FC的一种方法是使用基于状态的模型，该模型将fMRI时间序列描述为状态的时间序列，每个状态都有一个相关的FC特征模式。然而，从数据对这些模型的估计有时不能以一种有意义的方式捕获变化，这样模型估计将整个会话(或它们的最大部分)分配给单个状态，因此不能有效地捕获会话内的状态调制；我们将这种现象称为模型变得静态或模型停滞。在这里，我们的目标是量化数据的性质和模型参数的选择如何影响模型检测FC时间变化的能力，使用模拟fMRI时间过程和静息状态fMRI数据。我们表明，主体间FC的巨大差异可以压倒会话调制中的细微差异，导致模型成为静态的。此外，分区的选择也会影响模型检测时间变化的能力。我们最后表明，当需要估计的每个状态的自由参数数量很高，而可用于这种估计的观测数据数量较低时，模型往往会变成静态的。基于这些发现，我们针对时变FC研究在预处理、分区和模型复杂性方面提出了一套实用的建议。
云监控（Cloud Monitor，CM）支持您针对云产品资源和自定义上报资源设置性能消耗类指标的阈值告警和智能告警，也可以针对云产品实例或平台底层基础设施的服务状态设置事件告警。为您提供立体化云产品数据监控、智能化数据分析、实时化异常告警和可视化数据展示，让您实时、精准掌控业务和各个云产品健康状况，提升运维效率，减少运维成本。
鉴于模态和任务目标之间的共性，大语言模型（LLM）自然可以作为时间序列的基础模型。然而，先前的方法可能忽视了时间序列与自然语言对齐的一致性，导致未能充分利用LLM的潜力。
之前我们介绍过TimeGPT，它是第一个时间序列的大模型，具有零样本推理、异常检测等能力。TimeGPT引发了对时间序列基础模型的更多研究，但是它是一个专有模型，只能通过API访问。
根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。
技术总言： 这次主要说最近发展的无监督特征学习和深入学习，其对于时间序列模型问题的评价。这些技术已经展现了希望对于建模静态数据，如计算机视觉，把它们应用到时间序列数据正在获得越来越多的关注。这次主要概述了时间序列数据存在的特殊挑战，并提供了工作的评价，其含有把时间序列应用到非监督特征学习算法或者是有选择的促成特征学习算法的变动去考虑目前时间序列数据的挑战。 ---- 当人们大脑在学习任务的时候，如语言、视觉和运动，时间是一种自然元素总是存在的。大多数真实世界的数据有一些时间成份，无论是自然过程的测量值（如
长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络，能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列，但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中，你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果，探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后，你将了解： 关于如
最近Transformer在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。
长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络，能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列，但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中，你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果，探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后，你将了解： 关
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。
时间序列数据日益成为现代应用的核心 - 想想物联网，股票交易，点击流，社交媒体等。随着从批量处理系统向实时系统的转变，有效捕获和分析时间序列数据可以使组织在竞争对手之前更好地检测和响应事件，或提高运营效率以降低成本和风险。使用时间序列数据通常与常规应用程序数据不同，您应该遵循最佳实践。本系列博客旨在提供这些最佳实践，帮助您在 MongoDB 上构建时间序列应用程序：
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 牛津大学英仕曼量化化金融研究所（OMI）是世界领先的金融市场跨学科研究中心。OMI主要研究量化金融的基本问题，重点关注机器学习和数据驱动的模型。OMI研究汇总是一份精心策划的月度摘要，涵盖了量化相关领域的最新研究、见解
大型语言模型（LLM）和预训练基础模型（PFM）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域有广泛应用。时间序列和时空数据本质上都是时间数据，将这两个广泛且内在联系的数据类别的研究结合起来至关重要。尽管深度学习和自监督预训练方法在时间序列和时空数据分析领域逐渐取得进展，但统计模型仍占主导地位。
文章关注的是multi-horizon forecasting，这方面包含了很多的输入数据，包括static covariate，known future input，以及其他只在过去被观察到的外源时间序列（即没有它们如何与目标值交互的信息）。
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
我现在目前的读者都肯定通过prometheus这个监控吧，那么它到底是什么呢？ prometheus是一个基于时间序列（time_series）的监控软件，它是由soundCloud开源监控告警解决方案，从2012年开始编写代码，再到2015年github上开源，已经很多大公司使用，2016年prometheus成为继kubernetes后，第二个CNCF（cloud native Computing Foundation云原生计算基金会）的成员。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本，能更好地与容器平台、云平台配合，并同时支持告警。
时间序列数据的表示学习是深度学习大环境下时序研究的重要方向，有很多有意思，开脑洞的研究工作。最近，来自加拿大 Borealis AI （加拿大皇家银行成立的人工智能理论和应用研究部门）的几位研究者提出了Time2Vec模型，将动态时间序列数据转化为静态的特征向量。
2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。
时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。
时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。推荐阅读：深度时间序列的综述
演讲者在进行介绍基于机器学习的带宽预测和拥塞控制方法之前，先介绍了当前 webRTC 中应用的基于 Google 拥塞控制机制的带宽预测方法（GCC）。
时间序列是用于记录动态系统测量的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的方法在时间序列分析中出现了激增。这些方法可以明确地建模时间间和变量间的关系，而传统的方法和其他基于深度神经网络的方法在这方面却难以做到。
时序表征学习的基本思想就是“以向量嵌入的形式提供时间表示，以便自动进行特征工程过程并以更好的方式对时间建模”，有点类似于NLP中最初的词嵌入层（Embedding），这一过程区别于基于ML/专家经验的特征工程手段，往往是无监督的训练任务。
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。
ImageNet首次发表于2009年，在接下来的四年里，它成为了大多数计算机视觉模型的基础。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。
前言 全民 AI ，AIOps，机器学习，这些热词近年来不绝于耳。到底什么是智能？百度百科中对 “人工智能” 的定义中有一句来自美国麻省理工学院的温斯顿教授的看法 “人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” 暂且用这一句来概括今天要跟大家介绍的云监控新功能 -- 动态阈值：在不需要用户设定阈值的情况下，为您智能地检测指标异常并发送告警。文章将会带大家认识动态阈值，以及它为用户带来的价值以及实际应用。 静态阈值 vs 动态阈值 腾讯云监控提供指标存储，监控告警，展示的一体式解决方案。目
时间序列异常检测（TSAD）在各种应用中具有重要性，但面临挑战，需同时考虑变量内和变量间依赖性，基于图的方法在应对这方面取得了进展。
Deep learning for Spatio-Temporal Data Mining: A Survey
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文获文章作者授权翻译，转载需要注明来自公众号EAWorld 作者：Daniel Berman 译者：白小白 原题：Prometheus vs. Graphite: Which Should You Choose for Time Series or Monitoring原文：https://logz.io/blog/prometheus-vs-graphite/ 全文3742字，阅读约需要15分钟 任何系统、应用程序、产品或流程的关键性能指标之一是某些参数或数据点在一段时间内的表现。比如，如何在几秒钟
用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络（如长短期记忆递归神经网络）时进行缩放。
时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步
IT运维领域要保障服务正常运行，通常第一步是将运维的对象监控起来，这其中主要就是对运维对象的指标进行实时监控：通过设定的（算法）规则对指标进行实时检测，当某个指标值不符合设定的规则时，则判定为异常，然后发送相应的告警到告警平台。
大多数的时间序列数据主要用于交易生成预测。无论是预测产品的需求量还是销售量，航空公司的乘客数量还是特定股票的收盘价，我们都可以利用时间序列技术来预测需求。
数据挖掘研究的当前状态太“特别”。许多技术都是针对个体问题设计的，如分类或聚类，但没有统一的理论。然而，统一不同数据挖掘任务（包括聚类，分类，关联规则等）以及不同数据挖掘方法（如统计，机器学习，数据库系统等）的理论框架将有助于该领域 并为未来的研究提供基础。
摘要：本文介绍了京东成都研究院在实际项目中使用时间序列聚类算法时产生的疑惑和解决思路。京东选用了DTW作为时间序列的计算的方法，但在实际运行过程中，发现DTW的运算速度确实比较慢，目前正在实验提升它效率的方法。 时间序列和时间序列分析分别是什么？引用百度百科的解释：时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。而时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
计算机的系统日志提供了对正在运行的系统状态的描述。日志的内容和格式在不同的系统之间，甚至在系统中的不同组件之间都可能有着很大的不同。硬件的驱动程序可能生成指示与硬件通信有问题的消息，而 Web 服务器可能记录请求了哪些页面以及何时请求其他服务。
这篇文章带大家读两篇近期多元时间序列分类工作。一篇是TodyNet: Temporal Dynamic Graph Neural Network for Multivariate Time Series Classification，通过动态图学习的方式刻画多变量之间的关系，指导多元时间序列分类；另一篇是Enhancing Multivariate Time Series Classifiers through Self-Attention and Relative Positioning Infusion，在卷积时间序列分类网络的基础上，引入了注意力机制，提升多元序列分类小姑偶。
对时间序列的分析涉及生产生活中的方方面面，像监控告警、股票分析、营销预测等等，很多场景中，我们都有及时掌握海量时序数据中特征，快速决策的需求。传统的统计分析方法能展示时序上宏观的数理信息，然而其趋势的变化（或者说是曲线的走势）才更能说明一些问题，挖掘更多重要直观的价值出来。
多年来，人们一直认为神经同步对认知至关重要。不同神经群之间的同步时间模式承载的信息超越了这些群的孤立活动，这一观点引发了功能性神经成像领域的焦点转移。具体来说，对某些刺激或任务引起的某些区域内的激活的研究，在一定程度上已经让位于对远端区域之间的共激活模式或功能连接的分析。最近，功能连接学界已经超越了早期工作所基于的平稳性假设，并引入了将时间动态纳入连接分析的方法。特别是，非侵入性电生理数据(脑磁图/脑电图(MEG/EEG))可以直接测量全脑活动和丰富的时间信息，为了解这种(潜在的快速)大脑动态提供了一个特殊的窗口。在本文中，我们讨论了挑战、解决方案以及近年来开发的一系列分析工具，这些工具有助于利用这些成像方式研究动态功能连接。进一步，我们讨论了这些方法在认知和神经精神障碍研究中的应用。最后，我们回顾了一些现有的发展，通过使用现实的计算模型，追求对非平稳连通性的潜在原因的更深入的理解。本文发表在NeuroImage杂志。
时间数据，特别是时间序列和时空数据，在现实世界的应用中普遍存在。这些数据捕获动态系统的测量值，并由物理和虚拟传感器大量产生。分析这些数据类型对于利用它们所包含的丰富信息至关重要，从而有益于各种下游任务。近年来，大语言模型和其他基础模型的进步促使这些模型在时间序列和时空数据挖掘中的使用不断增加。这些方法不仅增强了跨多个领域的模式识别和推理能力，而且为能够理解和处理常见时间数据的人工通用智能奠定了基础。
多变量模式分析(MVPA)或大脑解码方法已经成为分析功能磁共振数据的标准做法。虽然解码方法已广泛应用于脑机接口，但其应用于时间序列神经成像数据(如脑磁图、脑电图)以解决认知神经科学中的实验问题是最近的事。在本教程中，我们描述了从认知神经科学的角度来告知未来时间序列解码研究的广泛选择。使用脑磁图数据的例子，我们说明了解码分析流程中的不同选项对实验结果的影响，目的是解码不同的知觉刺激或认知状态随时间的动态大脑激活模式。我们展示了在预处理(如降维、降采样、试次平均)和解码(如分类器选择、交叉验证设计)时所做的决策。除了标准解码外，我们还描述了对时变神经成像数据的MVPA的扩展，包括表征相似性分析、时间泛化和分类器权重图的解释。最后，我们概述了时间序列解码实验设计和解释中的重要注意事项。本文发表在Journal of Cognitive Neuroscience杂志。
今天，公众号要给大家介绍，区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的，我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
本文是图神经网络应用于序列推荐方向的文章，利用图神经网络挖掘用户和item之间的动态时序关系，主要包含以下创新点：
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