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销售数据的时间序列聚类--有什么想法吗?
machine-learning
、
time-series
、
clustering
我有一个零售商店的数据集,我有兴趣对这些数据做一些时间序列聚类,你觉得有什么有趣的目的吗? 我到目前为止: 随着时间的推移,销售趋势如何? 客户将在什么时间购买哪些产品? 跨时间的客户细分? 有更好的主意吗?
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提问于2022-05-19
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趋势对(推测)相关时间序列的影响
time-series
、
pandas
、
correlation
、
scipy
TL;DR:线性趋势对时间序列之间的相关性有什么影响? 我目前正试图重建/交叉验证我的一家公司承包商提供的分析。 数据是基于时间序列的传感器数据(大约。350万张时间戳)。目的是找出与某一特定信号相关性最高的信号。 尽管我不是数据科学方面的专家,但我还是能够重现他们的数据清理(删除具有零方差的列,在较小的间隙上线性内插,删除包含NaN值的剩余列)。但在那之后我不确定我是否能证实他们的发现。 似乎他们做了一个简单的皮尔逊相关 corr = df.corrwith(df['DesiredSignal']) 然而,从这些数据来看,这些信号似乎确实是有趋势的。 当我然后应用一个递减函数
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提问于2019-08-30
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基于NumXL的平稳性测试结果解释
excel
、
time-series
我目前正在使用NumXL完成我的论文。有没有办法解释平稳性检验的结果?如果根据每个可能的测试结果,有一个表来描述时间序列是否为白噪声、随机游走等,那就太好了。 测试的结果是:静态测试静态?ADF真/假 无常量TRUE/FALSE Const-Only TRUE/FALSE Const +趋势对/错 Const+Trend+Trend^2真/假
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提问于2017-02-08
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从一维np.correlate的理解结果
python
、
numpy
、
signal-processing
、
cross-correlation
我试图用numpy.correlate来确定两个一维时间序列之间的相似性。 我写了一个小的例子程序来了解更多关于互相关如何工作的知识,但是我并不完全理解相关输出的趋势。 代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #sample arrays to correlate arr_1 = np.arange(1, 101) #[1, 2, 3, ..... 100] arr_2 = np.concatenate([np.zeros(50), np.arange(50, 101)]) #[0, 0, ... 50, 51 ... 1
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提问于2019-06-10
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相关评分的使用
dataset
、
feature-selection
、
correlation
我们如何使用两个变量之间的相关评分来分析数据? 我有一套20个特征,需要预测第21个特征。现在,是否有必要使任何两个特性之间的相关性接近1?如果我有两个特征与corr评分接近-1,那么这是否意味着它们是矛盾的,从而降低了准确性? 那么,我们如何在分析中使用相关得分呢?
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提问于2015-10-04
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简单趋势分析算法
algorithm
、
statistics
、
data-analysis
、
trend
好的,你有一些历史数据,比如一个整数数组。例如,这可以表示服务器HDD上两年的空闲空间,每个数组元素代表每天的示例。 数据(本例中的空闲空间)有下降的趋势,但在文件被删除/压缩的情况下也有周期性的正尖峰,等等。 您将如何确定两年期的总体趋势,即:消除数据中的高峰和低谷? 现在,我做了A级统计,然后在我的学位上做了一个统计模块,但从那以后我已经睡了7000多次了,而且它已经从我的大脑里泄露出来了。 我不是在追求这样的代码,更多的是描述你如何处理这个问题. 提前感谢!
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提问于2013-09-06
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负互相关表示高相似性还是低相似性?
image
、
image-processing
、
processing
、
correlation
、
cross-correlation
我正在编写一些图像处理技术,这需要比较两个子图像的相似性。我使用的是归一化的交叉相关度量,它返回一个介于-1和+1之间的值。我应该将它的绝对值作为我的相似性度量,还是负的交叉相关意味着相似性很差?
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提问于2013-06-19
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不同时间范围的不同相关系数
pandas
、
feature-selection
、
correlation
、
data-analysis
我制作了一个时间系列,显示了意大利南部的电子价格和他们生产电力能源的两种最重要的商品(商品、天然气)。因此,我将所有这些数据输入到DataFrame中,其中有以下详细数据: 第一栏-日内石油期货日价格; 第二栏-N日天然气期货日价格; 第三栏-意大利电市场每日价格; 这些数据是从2010年到2022年的时间范围内,所以12年的历史时间数据。DataFrame头看起来如下所示: PETROIL GAS ELECTRICITY 0 64.138395 2.496172 68.608696 1 65.196161 2.482612 113.739130 2
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提问于2022-09-28
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形状值可以解释对吗?
machine-learning
、
python
、
xgboost
、
data-science-model
、
ensemble-modeling
在使用SHAP值解释基于树的模型时,我遇到了一个问题。 (https://github.com/slundberg/shapsd) 首先,我输入了大约30个特征,我有两个特征,它们之间有很高的正相关。 在此之后,我对XGBoost模型(Python)进行了训练,并查看了SHAP值与SHAP值之间的负相关关系。 请大家向我解释一下,为什么两个特性之间的输出SHAP值不具有与输入相关性相同的相关性?我能相信SHAP的输出吗? ========================= 投入的相关性: 0.91788 SHAP值之间的相关性:-0.661088 两个特征是 1)省和 2)省内家庭
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提问于2019-11-26
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我能用时间序列来分析这些数据吗?
python
、
pandas
我无法识别时间序列的参数,所以我想知道是否可以对这个序列进行时间序列分析 这是数据 a 03/2017 25 04/2017 427 05/2017 42 06/2017 56 07/2017 204 08/2017 28 09/2017 26 10/2017 225 11/2017 84 12/2017 532 01/2018 0 02/2018 665 03/2018 462 04/2018 238 05/2018
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提问于2019-06-12
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R-ARIMA参数。如何确定arima (p,d,q)参数?
r
、
time-series
、
predict
我有从谷歌趋势中提取的每周数据值,我想在R中应用时间序列来预测未来的值。我尝试过使用auto.arima(),但对于所有未来预测,结果似乎只有一个常量值,如果我在arima(c(p,d,q))中手动给出随机参数,我会得到各种类型的结果。那么如何为我的数据确定合适的值。 data2<-ts(data$Volume) [1] 64 74 64 68 100 87 79 72 66 74 58 68 65 71 71 71 63 65 62 58 58 [22] 58 58 60 56 51 56 52 58 59 58 60 66
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提问于2017-01-09
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如何解释关联结果?
matlab
、
statistics
、
correlation
、
p-value
、
pearson
我对Matlab中的皮尔逊相关性有一些怀疑,特别是关于p值的概念。我有两个向量(A和B),我使用corrcoeff函数计算皮尔逊相关性。我得到了以下结果: 相关性 1 0.1219 0.1219 1 和相对p值 1 0.3042 0.3042 1 关于这两个向量,我能说什么呢?我会说,它们之间的相关性肯定很低。但是p值又如何呢?(大于0.05)
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提问于2019-01-03
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如何在两个时间序列之间执行交叉关联,以及应该在python中执行哪些转换?
python
、
scipy
、
time-series
、
cross-correlation
我有两个时间序列数据集,即错误接收和每天收到的预订,为期三年(几百万行)。我想找出现在的them.As之间是否有任何关系,我认为这两个系列之间的相互关系可能会有所帮助。我要这样做,我是否应该执行像平稳性、去趋势性、季节性等等的转换。如果这是正确的,我正在考虑使用"scipy.signal.correlate¶“,但真的想知道如何解释结果?
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提问于2020-06-11
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在弹性搜索中,boost在范围查询中的作用是什么
elasticsearch
boost in a range查询的相关性如何查找其运行时的执行时间 GET bank/account/_search { "query":{ "range":{ "account_number":{ "gte": 516, "lte": 851, "boost": 2 } } } }
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提问于2021-10-24
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在同一图表中使用具有不同值的多个数据集
reactjs
我使用的是react-chartjs-2。我有一个折线图和x: time y: value。我有两个不同的数据集。第一个数据集值非常低,低至0.00000145等等。第二个数据集值高达数百万。当我在同一张图表中使用它时,第一个数据集在底部,看起来像一条直线,作为比较两个数据集的图表。两个数据集的时间是相同的。那么,查看两个不同数据集自我比较的最佳方式是什么?
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提问于2018-02-03
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是否有适当的方法显示来自SQL查询的相关性或因果关系?
sql
、
sql-server
、
ms-access
我很好奇是否有任何方法可以让Microsoft或Server提供一个函数来显示Select语句及其结果的相关性或因果关系。 这基本上就是用例场景: 假设您有两个表,表studentCourseSurveys和表onlineCourseReviews。在最前面,这两个表大多是不相关的,但可以根据课程名称(例如"ENG 101“)连接起来。 studentCourseSurveys是一个表格,目的是保存学生在学期结束时亲自进行的课程调查期间提交的数据。例如,在班级的最后一天,学生收到表格,根据“考试与实际授课内容有关”、“讲师准时并准备好”等内容对讲师进行评分,最后他们有简短的回答机会给出
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提问于2014-04-28
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如何度量不同算法的相关性
machine-learning
、
ensemble-modeling
在叠加泛化中,在训练集(即第一层)上训练几种算法,然后使用第二层模型对它们的预测进行叠加。在许多文献中,人们说第一层算法最好是低相关性的。如何计算算法之间的相关性?
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提问于2017-06-27
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如何写出两种固定效应混合效应模型的lmer公式
r
、
lme4
、
mixed-models
我是线性混合效应模型的新手,我试图将它们用于假设检验。 在我的数据(DF)中,我有两个分类/因子变量:color (红色/蓝色/绿色)和direction (向上/向下)。我想看看这些因素在scores (数值)上是否存在显著差异,以及是否存在交互效应,同时考虑到每个participant的随机拦截和随机斜率。 做这个的合适的lmer公式是什么? 这是我拥有的..。 我的数据结构如下: > str(DF) 'data.frame': 4761 obs. of 4 variables: $ participant : Factor w/ 100 leve
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提问于2020-02-27
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R中的互相关方法
r
、
plot
对于二元时间序列的互相关,我使用ccf或acf来绘制它,但这两个图并不相同。ccf的第一个情节与acf的左边情节一致,而ccf的第二个情节与acf的右下情节不一致。 我想知道我是不是错过了什么?谢谢! par(mfrow = c(2,1)) ccf(x[,1],x[,2]) ccf(x[,2],x[,1]) acf(x)
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提问于2014-04-24
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如何绘制两个时间序列一定滞后的相关图
python
、
python-3.x
、
pandas
、
plot
、
correlation
我试图绘制两个时间序列之间的自相关图,以寻找所需的滞后。Python库提供了一个用于研究时间序列对自身的滞后影响的statsmodels.graphics.tsaplots。 我如何绘制这种滞后的相关性,以探索一个时间序列影响另一个时间序列,以了解我应该选择哪一个滞后?
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提问于2019-04-05
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PYMC3季节变量
python
、
bayesian
、
pymc
、
pymc3
我对PYMC3比较陌生,我正在尝试实现一个没有回归变量的贝叶斯结构时间序列,例如,模型拟合R中的。模型如下: 我可以使用GaussianRandomWalk实现局部线性趋势,如下所示: delta = pymc3.GaussianRandomWalk('delta',mu=0,sd=1,shape=99) mu = pymc3.GaussianRandomWalk('mu',mu=delta,sd=1,shape=100) 但是,我不知道如何在PYMC3中编码季节变量(tau)。我是否需要创建一个自定义的随机漫游类,或者是否有其他技巧?
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提问于2017-08-22
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为什么数据类型在不同的体系结构上有不同的大小?(即16位、32位、64位的C int )
c
、
types
、
cpu-architecture
我阅读了,它依赖于特定的编译器,所以您总是必须使用size ()来确定大小,但是当阅读数据类型大小时,我总是读到诸如“在典型的64位机器上”datatype_x is x_bytes long“在16位机器上.”之类的内容。 为什么是这样?数据类型大小与机器结构之间的相关性是什么? 编辑:我之所以发布这个问题,尽管有类似的重复,是因为我不满足于答案“它取决于编译器,编译器通常是为了在系统上获得最佳的性能”。我想知道为什么给定位系统上的数据类型的特定大小被认为是最佳性能。我想这与cpu如何处理指令有关,但我不想去读一些关于cpu之类的东西,只想知道与这个问题相关的部分。
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提问于2017-04-17
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帧瞬态的自相关是否基于设备的物理特性?
wireless
、
ieee-802.11
、
packet-analysis
、
hardware
、
frame-relay
目前,我正在研究如何根据Wi设备的物理特性对其进行指纹识别,在阅读了本文的B部分后,我发现了一个问题:http://www.ccs-labs.org/bib/bloessl2013ofdm-tr/bloessl2013ofdm-tr.pdf。 我想知道帧瞬态的自相关性是否基于Wi设备的物理特性(例如硬件缺陷)。另外,我还想知道,随着时间的推移,帧间的自相关是否可以最终用于对Wi设备进行指纹识别。 我查看了目前的文献,但没有发现任何尝试指纹Wi设备与自相关的帧过渡。
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提问于2017-08-25
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如何估计未知变量下两个函数之间的相关性?
r
、
optimization
、
correlation
、
minimization
、
pearson-correlation
为了估计lambda,我需要解决这个优化问题: 基本上,我需要找到这两个函数之间的关联: f1 <- function(lambda, tau){slope = (1-exp(-lambda*tau))/(lambda*tau) return(slope)} f2 <- function(lambda, tau){curve = ((1-exp(-lambda*tau))/(lambda*tau))-exp(-lambda*tau) return(curve)} 我知道陶的不同价值观。假设τ= 0.25:现在f1和f2只有一个缺少
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提问于2022-06-08
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MATLAB:从不同的分布中生成两个独立的随机变量
matlab
当我多次运行rand函数时,它会生成一个服从均匀分布的随机值序列,每个值都是从前一个值中计算出来的,因此整个序列是针对具有完全范围0:1的单个随机变量绘制的。 在我的模拟程序中,我有两个独立的随机变量X,Y。在每次迭代中,我应该为每个迭代生成一个新值,有时只为其中一个生成一个值。所以我为X,Y,X,Y生成一个值.等等,这种生成序列意味着它们共享相同的种子和0:1范围,因此,在一个变量的情况下,以前生成的数字序列现在分布在两个变量上。 ,我需要每个变量都有自己的独立序列,而不是共享相同的序列。这是为了模拟的质量。有什么帮助吗?
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提问于2018-04-17
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使用R软件与来自MatLab的3D矩阵进行关联
r
、
matlab
、
matrix
、
correlation
我有两个3D (12x12x10)矩阵,它们是从CONN Software中的Functional Connectivity Analysis和.mat格式获得的。每个3D矩阵由12个感兴趣区域的10个独立矩阵组成。一个是考虑休息条件,另一个是任务条件。我想要比较在执行R中的两个3D矩阵之间的相关的FC中的差异,但我不知道如何让R理解我有一个3D矩阵!它混合在一个奇怪的2D矩阵中。使用以下代码: # Load connectivity matrix mat<-read.table("R/Matriz/neural", header = FALSE) View(mat) r
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提问于2018-04-25
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将某些特征的导数或积分作为机器学习中的新特征加入是一个好主意吗?
machine-learning
、
dataset
、
feature-selection
、
feature-engineering
、
data-analysis
我正在学习如何做特性工程,并在我的脑海中发现了一些想法,这就是为什么我想问我是否有一些数据集,比如两个特性,我有一个时间戳列,数据集是一个时间序列数据集,所以它们是单调的。计算导数或积分并将其添加为新特性是否有意义? 举个例子,假设我有速度和加速度作为特征,把挺举(它是加速度的导数)和快照(它是挺举的导数)作为新的特征是否有意义?也许速度的积分,会给出位移,我想? 我们的目标是假设两个特性是不够的,我们想要产生更多的特性,添加导数或积分作为一个新特性是明智的吗?还是个坏主意? 我还想知道,如果我这样做的话,根据时间戳的导数和积分与我派生的特征之间的相关性是否会很高,如果我在数据集中做出与其他特
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提问于2019-12-11
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特定列的相关性(与NaN的相关性)
matlab
我有两个数据集D1 (365,3)和D2 (365,3)和NaN(365,3),我想找出我使用的D1 (column 1) withD2 (列1)的相关性(r,p)。 good = isnan(D1(:,1))+isnan(D2(:,1)); 现在,我希望使用good==0的索引信息来查找D1的第一列与D2之间的相关性。 有人能建议我怎么做吗?任何帮助都是非常感谢的。Thanks.SSR
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提问于2016-05-10
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时间序列分析中的趋势相似性
time-series
、
matching
、
trend
我是时间序列分析方面的新手。我试图找到一个短的(1天)温度时间序列的趋势,并尝试不同的近似值。此外,采样频率为2分钟。数据针对不同的站点进行了配置。我将比较不同的趋势,看看它们是否相似。 我在做这件事时面临着三个挑战: Q1 -如何提取模式? Q2 -我如何量化趋势,因为我将比较属于两个不同地方的趋势? Q3 -什么时候我可以说两个趋势相似或不相似?
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提问于2012-12-12
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如何在python中找到时间事件和时间序列数据之间的相关性?
python
、
time
我有两个不同的excel文件。其中之一是包含时间序列数据(268943个事故时间行),如下所示 另一个文件是每天从8点到17点和4个月内测量的14个工人的值(所有数据都合并到一个文件中) 我正在尝试理解事故时间和值之间的关系(每小时从8到17每小时,每天从周一到周五和每月) 哪种统计方法是合适的(归一化自动或交叉相关),我如何做到这一点?通常,在问题中,会在两个基于时间序列的值之间进行相关性分析,但我认为这有点不同。而且,这里的时间是不同的。 感谢你的预支..
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提问于2020-02-12
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多维预测
python
、
machine-learning
、
prediction
我有一个在不同地方测量的时间序列值的列表。这些测量值可能相关,也可能不相关(主要取决于它们的相对位置,但有些非常接近的检测器实际上会测量去相关序列,这是合理的)。我想预测整个集合的值,同时考虑到所有这些值的序列以及它们随时间的相关性。如果有任何帮助的话,这些数值也应该有相对的周期性。 编辑:我可以使用几个太阳能电池板产生的电力。这些太阳能电池板是在空间上展开的,我想用它们作为“辐照度探测器”。了解过去几个地方的太阳照度,我希望找出信号之间的相关性,然后可以用来预测光照。不管一天的生产模式如何(如图像所示),我感兴趣的是我可以从一个班轮的过去中提取信息来预测另一个班轮的未来。 我想我需要一个神经
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提问于2017-05-31
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如何求具有方差的平均滞后时间&两个时间序列的置信度
python
、
statistics
、
numpy
、
variance
我有两个变量作为时间序列,一个是另一个的后继变量,我想找出因变量对自变量作用的平均时间延迟。另外,我想找出与滞后时间及其各自的置信水平相关的方差范围。我不知道如何以一种统计上有效的方式来处理这个问题,但我使用的是Python。 目前,我已经使用np.diff(np.sign(np.diff(df)))来分离时间序列的相对最大和分钟,然后尝试找出后续的mins和max之间的时间间隔,但这对我来说似乎不太有效。mins & max的输出返回一个类似于[0, -2, 0, 2, 0, 0, -2]的数组,其中-2是相对min &2是相对最大值。 方法方面的指标将受到极大的赞赏
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提问于2020-03-16
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R中的findCorrelation函数
r
、
correlation
、
r-caret
我在R中的卡雷特包中有几个关于findCorrelation()函数的Q。 当我使用此代码时: correlations <- cor(list) highCorr <- findCorrelation(correlations, cutoff = .6, names = FALSE) new_list <- list[, -highCorr] 它是否删除0.6以上及以下的所有功能? 假设我有两个相关的特征,男的和女的(由于缺少值而不完全相同),如果它们相互关联,函数如何选择删除哪一个?
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提问于2017-03-21
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LSA -找到SVD后的步骤
java
、
similarity
、
svd
、
latent-semantic-indexing
从早上开始我已经读了相当多的教程。我的问题是找到两个文档之间的相似性。我期待着在java中使用LSA来达到这个目的。 我理解了术语文档矩阵的创建,然后将SVD(降维)应用于它。3矩阵是由于results.This可能听起来很愚蠢而获得的,但我已经坚持了很长一段时间。现在,如果我必须找到两个文档之间的相似性,我该怎么做?
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提问于2012-01-19
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信号比较法
python
、
matlab
我有两个具有相同采样率的原始信号,它们在不同的时间开始。我有兴趣尝试在Python3.5中对这些信号进行匹配(即两者相似而没有任何偏差)。谁能给我输入什么是比较这些信号的最佳方法,并说模式没有变化?
浏览 2
提问于2016-06-21
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Big O: O(log(n))与实时之间的关系是什么
data-structures
、
big-o
、
time-complexity
我以毫秒为单位计算了我的算法的实时时间。我绘制了一个图表,将我的算法所用的实际时间(以毫秒为单位)(y轴)与‘n’(x轴)进行比较,其中n是我正在处理的树中的节点数。 如果我的算法理想情况下应该有O(log(n))复杂度,我该如何将这个图关联到O(log(n))呢?
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提问于2015-06-02
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找出两个numpy矩阵有多相似
python
、
numpy
、
image-processing
、
scipy
、
scikit-image
我想知道两个numpy矩阵有多大不同。Matrix1和Matrix2可能非常相似,比如80%相同的值,只是发生了变化……我附加了两个相同数组的图像,这两个数组在右上角的值序列不同。 from skimage.util import compare_images #matrix1 & matrix2 are numpy arrays compare_images(matrix1, matrix2, method='diff') ? 给出了第一个比较,但是两个numpy矩阵呢,例如,其中一个左移了几列? from scipy.signal import corre
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提问于2020-08-20
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如何判断两个时间序列是否相似?
time-series
、
similarity
这个问题困扰了我两天。现在我正在比较两个时间序列数据的相似性。到目前为止,我知道的方法是计算它们之间的距离。这里,我选择动态时间规整(DTW)来计算它们的距离。因此,有一个翘曲路径和他们的DTW距离。现在我的问题是,我如何根据这个距离来判断这两者是否相似?是否为此问题定义了阈值?我的直觉告诉我,如果它们是相同的,那么它们之间的距离就是0。有人能帮我解决这个问题吗?
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提问于2014-02-21
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问题:相关性总是给出nan值。
python
、
scipy
、
correlation
、
scipy-spatial
我是python的新手,试图执行以下代码: from scipy.spatial.distance import correlation u1=np.array([10]) u2=np.array([20]) correlation(u1,u2) 但我要去找南,为什么? RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars dist = 1.0 - np.dot(um, vm) / (norm(um) * norm(vm)) output : nan 请帮我处理这个。
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提问于2019-04-30
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自相关是否与多重共线性相同?
python
、
time-series
我有一个时间序列数据集,它有63个以traffic_volume为目标的特性。 print(main_data.columns) Index(['air_pollution_index', 'clouds_all', 'humidity', 'temperature', 'wind_direction', 'wind_speed', 'is_holiday_0', 'is_holiday_1', 'is_holiday_2'
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提问于2019-10-21
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时间剖析器仪器中CPU使用率的计算
xcode7
、
cpu-usage
、
xcode-instruments
当我在仪器中使用time profiler时,它会显示每个核心(或逻辑核心)的cpu使用率以及"cpu使用率“。我想知道cpu使用率是如何根据每个核心的cpu使用率计算出来的。我尝试了来自特定时间戳的数据,它既不是每个核心的总和,也不是平均值。 这是该面板的快照。
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提问于2016-06-24
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不同时间范围的LSTM
deep-learning
、
time-series
、
lstm
我在两个不同的时间框架中定义了一个基于时间序列的模型耗电量,比如一个分辨率为5秒,另一个时间为1小时。 我想在这里使用LSTM。由于LSTM网络的训练输入具有类似于[samples, time steps, features]的形状,因此不能对来自不同时间框架的数据进行拟合(这是可能的,但是将它们放在特征轴上可能不会有效) 解决这些问题的标准方法是什么?我脑海中浮现的一个想法是分别训练两个LSTM网络,然后连接它们的输出,将其送入密集层并进行训练(同时冻结LSTM层)。 任何暗示和洞察力都受到高度赞赏。
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提问于2021-06-17
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比较两条曲线的趋势差异
r
、
statistics
我有一些关于全州毒品使用趋势的数据。我想知道随着时间的推移,静脉注射用药的性别差异与所有娱乐用药的性别差异是否发生了变化。 我的数据如下。我想我可能需要使用时间序列分析,但我不确定。任何帮助都将不胜感激。 enter image description here
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提问于2020-03-22
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在这个问题上得到一个值错误,不完全确定原因
python
、
pandas
import libraries import pandas as pd from scipy import stats from scipy.stats import ttest_ind df = pd.read_csv('https://tf-assets-prod.s3.amazonaws.com/tf-curric/data-analytics-bootcamp/medicalcosts.csv') 创建两个单独的性爱DataFrames df_male = df.loc[df['sex'] == 'male'] df_female
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提问于2021-08-14
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用R检验相关假设= .5
r
、
correlation
我试图为我的相关性H0: r= .5,H1: r != .5做一个假设检验。R可以很好地检验假设H0: r= 0。我在网上查看了"cor.test“中的任何参数是否允许我更改假设检验,但它是不可用的。 cor.test(x,y,alternative = c("two.sided",“减”,“更大”),方法= c("pearson","kendall","spearman"),确切= NULL,conf.level = 0.95,连续性= FALSE,.) 这是我的密码 > avgTemp [1] 21 2
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提问于2014-10-06
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在ARIMA中寻找最优参数?
python
、
statsmodels
、
arima
我正在学习时间序列预测。ARIMA模型有三个参数: AR滞后、积分顺序和MA滞后。 我遵循这个过程,他们只是通过尝试(增加延迟)不同的模型来估计什么是最好的参数,并检查它是否增加了日志的可能性和降低了信息标准。看起来很平淡无奇。 是否有要运行的进程,可以在其中搜索最佳参数。比如超参数调优?如果没有其他选择的话,我正在考虑调整sklearn的GridSearch。
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提问于2022-01-12
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回答
如何利用回归分析识别相关性
machine-learning
、
regression
、
correlation
我有两个变量价格和距离,并想知道两者之间是否存在相关性,以及它在统计学上有多重要。 我用最小二乘法在python中创建了一个线性模型,但是我不知道如何从它得到任何相关的度量。 谢谢,
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提问于2016-10-22
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‘技术债务和发行’小部件。如何计算发行趋势
sonarqube
“技术债务和发行”小部件在Sonarqube仪表板中包括一个按严重程度细分的问题列表,如Blocker、Critical、Major等。 小部件显示针对每个发行类别的趋势箭头(向上、向下、无更改)。 这是一个很好的特性,但我想知道默认视图是如何计算的。 如果您选择了“自前一次分析”或“超过30天”的时间变化类别,答案是不言而喻的,它是所选期间的增量。但是,不确定未选择句点的默认位置。 这个问题的原因是,我目前有一个项目,其中有几个类别比“以前”和“超过30天”有下降趋势,但在默认情况下,这并不是一个下降趋势。
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提问于2014-07-06
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基于acf和pacf图确定p,q值,并根据图识别SARIMA的参数
python
、
arima
我需要知道如何计算/确定基于acf和pacf图的ARIMA模型的p和q值。请帮帮忙
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提问于2019-08-04
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如何在R中分析不规则时间序列
r
、
time-series
、
zoo
我在R中有一个zoo时间序列: d <- structure(c(50912, 50912, 50912, 50912, 50913, 50913, 50914, 50914, 50914, 50915, 50915, 50915, 50916, 50916, 50916, 50917, 50917, 50917, 50918, 50918, 2293.8, 2302.64, 2310.5, 2324.02, 2312.25, 2323.93, 2323.83, 2338.67, 2323.1, 2320.77, 2329.73, 2319.63, 2330.86, 2323.3
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提问于2012-09-27
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