时间序列预测问题可以作为一个有监督学习问题来解决。
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。
你不必按照原样对你的时间序列预测问题进行建模。
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。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
翻译/校对: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。今天让我们来看到第六讲深度神经网络。 观看更多国外公开课,点击"阅读原文" 回顾之前内容: 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么谷歌教你学 AI -第二讲机器学习的7个步骤 谷歌教你学 AI -第三讲简单易懂的估算器 谷歌教你学 AI -第四讲部署预测模型 谷歌教你学 AI -第五讲模型可视化 本期视
AI 研习社按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,AI 研习社编译。 要将机器学习算法应用于时间序列数据,需要特征工程的帮助。 例如,单变量的时间序列数据集由一系列观察结果组成,它们必须被转换成输入和输出特征,才能用于监督性学习算法。 但这里有一个问题:针对每个时间序列问题,你可以处理的特征类型和数量,却并没有明确的限制。当然,古典的时间序列分析工具(如相关图correlogram)可以帮助评估滞后变量(lag variables),但并不能直接帮助开发者对其他类型的特征进
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按:在贷后催收行业中,每个公司每天的录音量可达上万小时,因此语音识别功能对其非常重要。今天LiveVideoStack大会邀请到了洞听智能的张玉腾老师,为我们介绍在坐席辅助系统中,语音与文本的碰撞。 文/张玉腾 整理/LiveVideoStack 大家好!我是青岛洞听智能的算法工程师张玉腾,我们公司在去年四月份成立。在2016年,我们已经是联信集团的一个智能化部门,一直在做语音与文本相
Keras中的长短期记忆(LSTM)网络支持时间步长。 这就引出这样一个问题:单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长,这样做是否能改进预测性能。 在本教程中,我们将研究Python
表格数据的特征工程本是一个模块化过程,目标是对数据集进行编码以获得更好的模型精度。
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
问题:在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
ARIMA是首字母缩写词,代表自动回归移动平均。它是一类模型,可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。
选自Machine Learning Plus 作者:Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考,让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级,L1 最简单,难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍,希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案,参见原文。 原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。
在时间序列分析中,我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功,我们必须彻底了解我们的时间序列,找到这个时间序列中包含的信息。
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
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
“预测非常困难,特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔(Neils Bohr)
本期的问题来自于stackoverflow.com,由于大猫实在想不出简洁的翻译,想来想去还是原标题最能描述问题,所以干脆直接借用。如果硬要翻译的话,大概就是“当某条件成立时,找到这个观测后N行的观测”。
论文标题:X-SQL:reinforce schema representation with context
前几天在Python最强王者群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个关于Pandas中的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。
在本文中,我将介绍ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。
“一目了然胜过千言万语。”分析数据点的探索性数据分析(EDA)是在算法的数据建模之前制定假设的正确步骤。
现在,我们将了解一个与经典ARIMA时间序列建模不同的新领域。在监督学习模型中,仅仅使用单变量时间序列似乎信息有限,预测也比较困难。因此,为了生成足够的特征,我们需要采取一些方法,例如创建大量的滞后变量。此外,关于预测目标值,我们需要用过去的项来预测未来的项,而且需要决定是一步领先还是多步领先。
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)的建模。首先,本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法,在Gasparrini [2014]中有更详细的描述 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ) 。
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)的建模。首先,本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法,在Gasparrini [2014]中有更详细的描述。本文中包含的结果并不代表科学发现,而仅出于说明目的进行报告。
神经网络诸如长短期记忆(LSTM)递归神经网络,可以很轻松地对多变量输入问题进行建模。
你是不是在高速路口堵车的时候看到本文章呢? 不要问我在干嘛! 今天和大家愉快的分享的是查找键!! 神马?查找键还需要分享? 查找键其实分两类,一种是Ctrl+F弹出来的! 如下: 第二种是查找定位
前 言 截至 11 月 22 日,比特币的价格再创历史新高(约 1 比特币兑 8120 美元),在惊讶于虚拟货币「不可战胜」的同时,我们或许能可以从这一波热潮中学到些什么。本文中,博士毕业于伦敦大学学院(UCL)的 David Sheehan 为我们介绍了使用 Keras 基于 LSTM 预测比特币价格走势的详细方法。在测试中,这个机器学习预测法似乎有着不错的准确度。 如果要列出 2017 年最为荒谬的三样事物,则一定是指尖陀螺、人工智能,当然,还有加密虚拟货币(cryptocurrency)。以上是玩笑
顾名思义,最大似然系统发育推断旨在找到进化模型的参数,以最大化观察手头数据集的可能性。模型参数包括树的拓扑结构及其分支长度,还包括推理中假设的替代模型(例如HKY或GTR)的所有参数。由于当数据集包含多个类群时,这些参数的搜索空间是巨大的,因此所有用于最大似然系统发育推断的现代程序都应用启发式方法来达到最大似然参数组合。
如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中,是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构,本章将会面对一个实质性问题,学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)的建模。首先,本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法,在Gasparrini [2014]中有更详细的描述。
原标题 | Accelerating TSNE with GPUs: From hours to seconds
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。
最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归(TV-VAR)模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
1)「单一职责」(Single Responsibility Principle,简称SRP 。一个类和方法只做一件事 ) 2)「里氏替换」(Liskov Substitution Principle,简称LSP。多态,子类可扩展父类 ) 3)「依赖倒置」(Dependence Inversion Principle,简称DIP。细节依赖抽象,下层依赖上层 ) 4)「接口隔离」(Interface Segregation Principle,简称ISP。建立单一接口 ) 5)「迪米特原则」(Law of Demeter,简称LoD。类之间最少知道,降低耦合 ) 6)「开闭原则」( 抽象架构,扩展实现,总纲:对扩展开放,对修改关闭 )
具体在 Python 中,数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
作者:KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
sed 是一种 linux 命令行编辑器。 当处理文本时,sed 将当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”,然后 sed 命令对缓冲区中的内容进行处理,完成后将缓冲区内容输出到标准输出,接着处理以下行,直到文件尾部。 sed 主要用来自动编辑一个或多个文件,简化文件的反复操作。
在Python中,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
要精确建模,数据是重中之重,但是模型的输入是受限的,如果数据有缺陷没做清洗,那模型就不可能精准,当你得到不准确结果的时候,第一要怀疑的不是用错模型,而是用错了数据。那么本文就从7个关键性的清理步骤入手,给大家阐明如何做数据清洗。
在使用python进行数据分析时,如果数据集中出现缺失值、空值、异常值,那么数据清洗就是尤为重要的一步,本文将重点讲解如何利用python处理缺失值
在这一过程中,会用到某种形式的「序列到序列」这一王者模型,如语言模型——应用语言模型根据前面的句子预测接下来的单词。
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。
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