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教程 | 基于KerasLSTM多变量时间序列预测

完成本教程后,你将学会: 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...如果你再深入一就会发现,整形编码可以进一步进行一位有效编码(one-hot encoding)。 接下来,所有特征都被归一化,然后数据集转换成监督学习问题。之后,删除要预测时刻(t)天气变量。...这个数据准备过程很简单,我们可以深入了解更多相关知识,包括: 对风速进行一位有效编码 用差值和季节性调整使所有序列数据恒定 提供超过 1 小时输入时间步长 最后也可能是最重要,在学习序列预测问题时...总结 在本教程中,您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。...具体讲,你学会了: 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?

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教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM(附代码、数据集)

完成本教程后,你将学会: 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...如果你再深入一就会发现,整形编码可以进一步进行一位有效编码(one-hot encoding)。 接下来,所有特征都被归一化,然后数据集转换成监督学习问题。之后,删除要预测时刻(t)天气变量。...这个数据准备过程很简单,我们可以深入了解更多相关知识,包括: 对风速进行一位有效编码 用差值和季节性调整使所有序列数据恒定 提供超过 1 小时输入时间步长 最后也可能是最重要,在学习序列预测问题时...总结 在本教程中,您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。...具体讲,你学会了: 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。

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【干货分享】研效优化实践:AI算法助力深层BUG挖掘

通过分析发现这些技术主要利用AI计算机视觉技术在页面上识别所有纽,根据每一页上纽生成遍历树,再根据遍历树自动遍历可能经历路径(user journey)。...所以我们开始研究如何将AI技术应用于后台测试,经过多种尝试,并结合AI特点,我们产生了一个大胆想法:没有人工参与,机器不可能理解人工设计业务逻辑,而像UML那样构建模型又太过于重型,但AI是非常擅长处理做数据分类...Step4:检查各种防护方式最相关N种配置是否符合预期设计? 第一部份基于测试理论生成全对偶组合非常简单。我花了半天时间就实施了。...按照分类树展示信息打开原始表格,隐藏掉不相关并把相关联配置项放在一起,这个时候就可以看出问题所在。 有问题场景对应行号找出相应配置在环境上重现问题,重现问题如图。...综上所述,本方法可以解决“目前多个参数相互耦合导致深层次BUG有但不多,但要解决这些问题需要做参数组合测试,解决代价很大”。用较小代价验证多个因素间耦合性。

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深入理解XGBoost:分布式实现

任何原始RDD中元素在新RDD中有且只有一个元素与之对应。 flatMap:与map类似,原始RDD中元素通过函数生成新元素,并将生成RDD每个集合中元素合并为一个集合。...mapPartitions:获取每个分区迭代器,在函数中对整个迭代器元素(即整个分区元素)进行操作。 union:将两个RDD合并,合并后不进行去重操作,保留所有元素。...groupBy:将RDD中元素通过函数生成相应key,然后通过key对元素进行分组。 reduceByKey:将数据中每个key对应多个value进行用户自定义规约操作。...本节将介绍如何通过Spark实现机器学习,如何将XGBoost4J-Spark很好地应用于Spark机器学习处理流水线中。...索引取值为[0,numLabels],标签频率排序。如表1所示,category列为原数据,categoryIndex列为通过StringIndexer编码后

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R语言绘制圈图、环形热图可视化基因组实战:展示基因数据比较

heatmap(col = col_fun1, rownames.side = "outside") 树状图图形参数可以通过回调函数直接渲染树状图来设置,这一将在后面演示。...回调函数可以在每个树状图生成后应用于相应类。回调函数可以编辑树状图,例如:1.重新排列树状图,或者2.给树状图着色。...在circos.heatmap()中,一个用户定义函数应该被设置为callback参数。该用户定义函数应该有三个参数。 dend: 当前扇区树状图。 m: 与当前扇区相对应子矩阵。...如果增加更多轨道,需要考虑所有这些影响,以确保与热图轨道有正确对应关系。 热图布局完成后,轨道/扇区/单元额外信息可以通过特殊变量CELL_META来检索。...index\[i\]) # 我们取中间,在D和DMR2之间画一个链接 link(group1, x1 - 0.5, grup2,col = rcoor(1)) 我实现了一个函数

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技术干货丨想写出人见人爱推荐系统,先了解经典矩阵分解技术

矩阵中每一行代表一个用户,而每一则代表一个物品。若用户对物品有过评分,则矩阵中处在用户对应行与物品对应交叉位置表示用户对物品评分值。这个user-item矩阵被称为评分矩阵。 ?...上图即为评分矩阵一个例子。其中?表示用户还没有对物品做出评价,而推荐系统最终目标就是对于任意一个用户,预测出所有未评分物品分值,并按分值从高到低顺序将对应物品推荐给用户。...这三类稳定性从小到大排列依次是极大值、鞍点、极小值,考虑实际运算中,浮点数运算都会有一定误差,因此最终结果很大几率会落入极小值,同时也有落入鞍点概率。...在实际运算中,为了P和Q中所有的值都能得到更新,一般是按照在线学习方式选择评分矩阵中有分数对应U、I来进行迭代。 值得一提是,上面所说各种优化都无法保证一定能找到最优解。...对于经典逻辑回归算法,其sigmoid函数项实际上是一个线性回归 ? 在这里我们认为各个特征之间是相互独立,而事实上往往有些特征之间是相互关联、相互影响

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Octave入门之数据操作—ML Note28

我们使用Octave写机器学习代码时候,如何将硬盘上数据导入Octave中?如何将这些数据放入矩阵?如何将计算结果数据保存下来?这些问题都需要解决。...还可以用size命令查看矩阵形状。 ? 这个size()函数它实际上返回也是一个矩阵(1×2): ?...但是,这个时候比较有意思了,如果我们使用load命令把刚刚保存hello.dat文件给导入,你会发现我们导入之后变量名不是hello而是v。 ? 这一非常好。...也可以用上面访问类似的方法去更改对应位置上值,比如: ? 还可以给一个矩阵添加一: ? 这个时候,A就变成了一个3×3矩阵了。 还有一个比较有意思操作,就是把A逐拿出来组成一个新: ?...还可以有这样骚操作: ? 将A、B两个矩阵或者行形式拼接。有了上面这种操作提醒,我想你应该也知道了如何给一个矩阵添加一行了。 ?

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Excel揭秘26:解开“属性采用图表数据点”功用(2)

第二个图表显示了如何将自定义格式应用于两个柱形,金色和绿色填充条形加上标有“金色”和“绿色”标签,对应于具有这些填充颜色单元格,我还在工作表中突出显示了图表数据范围。...图12 选中“属性采用图表数据点”设置 (True)后,自定义格式(条形填充颜色和标签)随着数据区域范围变化跟随变化。...如果你将突出显示或标签应用于数据区域范围中特定点(将这些链接到其相应单元格),例如,以指示数据中某些类别或事件,这将非常有用。 属性不采用图表数据点 这是相同例子。...第二个图表显示了我如何将自定义格式应用于每个系列中两个条形图,第一个系列上金色填充条形加上“金色”标签,以及第二个系列上绿色填充条形和“绿色”标签。...图14 现在我们开始看到本文开头第二个场景示例中所有自定义格式位置。将数据移动得足够远,于是与图表突出显示对应单元格移出范围,并且所有格式都移出图表。

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DDIA 读书分享 第六章:分片方式

仍以传感器数据存储为例,以时间戳为 Key,粒度进行分区,所有最新写入都被路由到最后一个分区节点,造成严重写入倾斜,不能充分利用所有机器写入带宽。...按键散(Hash)分区 为了避免数据倾斜和读写热点,许多数据系统使用散函数对键进行分区。...因此,选择散函数依据是,使得数据散尽量均匀:即给定一个 Key,经过散函数后,以等概率在哈希区间(如 [0, 2^32-1))内产生一个值。即使原 Key 相似,他值也能均匀分布。...选定哈希函数后,将原 Key 定义域映射到新值阈,而散值是均匀,因此可以对散值阈给定分区数进行等分。 哈希进行分片 还有一种常提哈希方法叫做一致性哈希[2]。...其特点是,会考虑逻辑分片和物理拓扑,将数据和物理节点按同样哈希函数进行哈希,来决定如何将哈希分片路由到不同机器上。它可以避免在内存中维护逻辑分片到物理节点映射,而是每次计算出来。

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企业级数据治理工作怎么开展?Datahub这样做

在不久将来,Datahub还将增加一些新功能。如允许您最常用数据集来查看元数据,这有助于您在进行数据质量更容易发现关键所在。 如何支持不同数据使用者? ​...开展数据分析工作意味着比以前更多了解数据用户和查看数据用户。DataHub 可以让这两类用户相互合作,而无需负责人直接参与。...对数据进行分类是一种最简单、最强大数据组织方式,让数据更容易管理。在 DataHub 中,您可以将术语表应用于数据集中特定,这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。 ​...在下面的示例中,我们将所有标记为“品种”数据设置为也属于“敏感”术语,因此它会在整个 DataHub 中自动携带该合规类型。 如何将数据资产应用于部门级? ​...随着时间推移,DataHub 也正在添加更多功能,让我们持续关注吧!

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PostgreSQL 教程

您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL,并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。 如果你是 … | 寻求快速学习 PostgreSQL。...左连接 从一个表中选择行,这些行在其他表中可能有也可能没有对应行。 自连接 通过将表与自身进行比较来将表与其自身连接。 完全外连接 使用完全连接查找一个表中在另一个表中没有匹配行行。...更改数据类型 向您展示如何更改数据。 重命名列 说明如何重命名表中或多。 删除表 删除现有表及其所有依赖对象。 截断表 快速有效地删除大表中所有数据。...DATE 引入DATE用于存储日期值数据类型。 时间戳 快速了解时间戳数据类型。 间隔 向您展示如何使用间隔数据类型有效地处理一段时间。 TIME 使用TIME数据类型来管理一天中时间值。...PostgreSQL 函数 PostgreSQL 为内置数据类型提供了大量函数。本节向您展示如何使用一些最常用 PostgreSQL 函数

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企业级数据治理工作怎么开展?Datahub这样做

在不久将来,Datahub还将增加一些新功能。如允许您最常用数据集来查看元数据,这有助于您在进行数据质量更容易发现关键所在。 如何支持不同数据使用者?...开展数据分析工作意味着比以前更多了解数据用户和查看数据用户。DataHub 可以让这两类用户相互合作,而无需负责人直接参与。...对数据进行分类是一种最简单、最强大数据组织方式,让数据更容易管理。在 DataHub 中,您可以将术语表应用于数据集中特定,这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。...在下面的示例中,我们将所有标记为“品种”数据设置为也属于“敏感”术语,因此它会在整个 DataHub 中自动携带该合规类型。 如何将数据资产应用于部门级? 许多企业由多个部门组成。...随着时间推移,DataHub 也正在添加更多功能,让我们持续关注吧!

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SHA-256、MD-5…… 哈希散函数这些原理你懂了吗?

为什么要使用哈希函数 哈希函数被广泛应用于互联网各个方面,主要用于安全存储密码、查找备份记录、快速存储和检索数据等等。例如,Qvault使用哈希散将主密码扩展为私人加密密钥。...这一非常重要,因为这意味着,作为一名网站开发人员,我只需存储用户密码哈希散(加扰数据),即可对其进行验证。 当用户进行注册时,我对密码进行哈希散处理,并将其存储在数据库中。...如果想将书籍存储在数据映射中,则可以对书籍内容进行哈希散处理,并使用哈希值作为键。作为一名程序员,我可以轻而易举地使用哈希散来查找该书内容,而不必标题、作者等对数千条记录进行排序。...下面让我们来看一下我为此专门编写一个算法——LANEHASH: 我们从要进行哈希散数据开始 我把字母和数字转换成1和0 (计算机中所有数据都以1和0形式进行存储,不同1和0组合代表了不同字母...(所有的二进制数据实际上都是数字,你可以在其他网站上在线查询如何将二进制转换为十进制数字) 我们将这两个数字相乘: 然后对该数进行平方: 再将该数字转换回二进制: 从右侧切掉9 bits后正好得到

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技术干货丨想写出人见人爱推荐系统,先了解经典矩阵分解技术

矩阵中每一行代表一个用户,而每一则代表一个物品。若用户对物品有过评分,则矩阵中处在用户对应行与物品对应交叉位置表示用户对物品评分值。这个user-item矩阵被称为评分矩阵。...上图即为评分矩阵一个例子。其中?表示用户还没有对物品做出评价,而推荐系统最终目标就是对于任意一个用户,预测出所有未评分物品分值,并按分值从高到低顺序将对应物品推荐给用户。...这三类稳定性从小到大排列依次是极大值、鞍点、极小值,考虑实际运算中,浮点数运算都会有一定误差,因此最终结果很大几率会落入极小值,同时也有落入鞍点概率。...整个式子中仅有 这一项与之相关,通过链式法则可知 在实际运算中,为了P和Q中所有的值都能得到更新,一般是按照在线学习方式选择评分矩阵中有分数对应U、I来进行迭代。...对于经典逻辑回归算法,其sigmoid函数项实际上是一个线性回归 在这里我们认为各个特征之间是相互独立,而事实上往往有些特征之间是相互关联、相互影响

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matlab 稀疏矩阵 乘法,Matlab 矩阵运算

也可以采用矩阵元素序号来引用矩阵元素。矩阵元素序号就是相应元素在内存中排列顺序。在MATLAB中,矩阵元素存 储,先第一,再第二,依次类推。...序号(Index)与下标(Subscript )是一一对应,以m*n矩阵A为例,矩阵元素A(i,j)序号为(j-1)*m+i。其相互转换关系也可利用sub2ind和ind2sub函数求 得。...(2) 范得蒙矩阵 范得蒙(Vandermonde)矩阵最后一全为1,倒数第二为一个指定向量,其他各是其后与倒数第二乘积。可以用一个指定向量生成一个范得蒙矩阵。...运算符有.*、./、.\和.^。两矩阵进行运算是指它们对应元素进行相关运算,要求两矩阵维参数相同。...在MATLAB中,求一个矩阵伪逆函数是pinv(A)。 6、方阵行列式 把一个方阵看作一个行列式,并对其行列式规则求值,这个值就称为矩阵所对应行列式值。

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Reformer: 高效Transformer

LSH 通过计算一个哈希函数来实现这一,该哈希函数将类似的向量匹配在一起,而不是搜索所有可能向量对。...例如,在翻译任务中,来自网络第一层每个向量表示一个单词(在后续层中甚至有更大上下文),不同语言中相同单词对应向量可能得到相同。...位置敏感哈希:Reformer接受一个输入key序列,其中每个key是一个向量,表示第一层中单个单词(或图像中像素)和后续层中较大上下文。LSH应用于序列,然后key哈希和块排序。...由于 Reformer 具有如此高效率,它可以直接应用于上下文窗口比几乎所有当前最先进文本域数据集大得多数据。也许 Reformer 处理如此大数据集能力将刺激社区创建它们。...按照我们公开研究传统,我们已经开始探索如何将应用于更长序列,以及如何改进位置编码处理。

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特征工程(五): PCA 降维

在“矩阵剖析”中,我们将数据矩阵空间描述为所有特征向量跨度。如果空间与特征总数相比较小,则大多数特征是几个关键特征线性组合。...每个数据点都是一个,整个数据点集合形成一个 blob。在图 6-1(a) 中,数据点在两个特征维度上均匀分布,blob 填充空间。在这个示例中,空间具有完整等级。...这意味着我们需要一种衡量特征方法。特征与距离有关。但是在一些数据点中距离概念有些模糊。可以测量任意两对之间最大距离。但事实证明,这是一个非常困难数学优化功能。...图 6-2 PCA 插图 ? ? ? ? PCA 执行 让我们更好地了解 PCA 如何将应用于某些图像数据。MNIST 数据集包含从 0 到 9 手写数字图像。原始图像是28 x 28像素。...数据点是流量测量时间片跨越网络上所有链接。这个矩阵主成分表明了网络上整体流量趋势。其余成分代表了剩余信号,其中包含异常。 PCA 也经常用于金融建模。

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搜索算法dfs和bfs解析(附有例题)

属于盲目搜索,最糟糕情况算法时间复杂度为O(!n)。...皇后走法是:可以横直斜走,格数不限。因此要求皇后彼此之间不能相互攻击,等价于要求任何两个皇后都不能在同一行、同一以及同一条斜线上。...直观做法是暴力枚举将 N个皇后放置在 N×N 棋盘上所有可能情况,并对每一种情况判断是否满足皇后彼此之间不相互攻击。...对应今天主题,我们就先用dfs深搜方式来写这个n皇后问题 思路: 显然,每个皇后必须位于不同行和不同,因此将 N 个皇后放置在 N ×N 棋盘上,一定是每一行有且仅有一个皇后,每一有且仅有一个皇后....后来发现染色法其实根本不需要重新初始化,但还是保留了函数 bfs(start[i]);//对每个输入进行bfs cout<<cnt<<'\n'; }

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Pandas中这3个函数,没想到竟成了我数据处理主力

例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等,每一个都称得上是认知升华、实践结晶。...应用到Series每个元素 ①将性别sex转化为0和1数值,其中female对应0,male对应1。应用apply函数实现这一功能非常简单: ?...这里仍然举两个小例子: ①取所有数值数据最大值。当然,这个处理其实可以直接调用max函数,但这里为了演示apply应用,所以不妨照此尝试: ?...,其中前者对应apply接收函数处理一行或一,后者对应接收函数处理每个分组对应子DataFrame,最后根据作用对象类型设计相应接收函数,从而完成个性化数据处理。...而且不仅可作用于普通Series类型,也可用于索引变换,而索引变换是apply所不能应用; applymap仅可用于DataFrame,接收一个函数实现对所有数据实现元素级变换

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