动态时间调整算法是大多用于检测两条语音的相似程度,由于每次发言,每个字母发音的长短不同,会导致两条语音不会完全的吻合,动态时间调整算法,会对语音进行拉伸或者压缩,使得它们竟可能的对齐。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类
NeurIPS,全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),是一个关于机器学习和计算神经科学的顶级国际会议。该会议固定在每年的12月由NeurIPS基金会主办,被中国计算机协会推荐为A类会议。
为了使机器具有人类的想象力,深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本,尤其是扩散模型,在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制,如 VAEs 的后验分布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。因此,扩散模型在计算机视觉、自然语言处理等方面备受关注。
【CSDN 编者按】经过数十年的演进,人工智能走出了从推理,到知识,再到学习的发展路径。尤其近十年由深度学习开启神经网络的黄金新时代,机器学习成为解决人工智能面临诸多难题的重要途径。然而,这一涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等理论的交叉学科让很多开发者犯难,尤其是纷繁复杂的各类算法。本文作者结合自身多年的工作经验和日常学习,汇编了一份2023年度的机器学习算法大全。希望在新的一年,这些算法可以成为开发者的“书签”,从而解决各类数据科学处理中面临的难题。 原文链接:https://terence
波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值(VaR)。甚至波动率本身也是一种金融工具,例如CBOE的VIX波动率指数。但是,与证券价格或利率不同,波动不能直接观察到。
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。
风险价值 (VaR) 是一种统计数据,用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度
本文总结了最近三篇论文的结果,这些论文提出了一些可以将更长的任务分解成更短子任务的学习算法。
本文综述了深度生成模型,特别是扩散模型(Diffusion model),如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力,克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍,缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。
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
从今天起,我们每周将为大家解读至少3篇以上的量化学术论文。为大家带来最新的研究成果。
时间序列预测在零售、金融、制造业、医疗保健和自然科学等各个领域无处不在:比如说在零售场景下中,「提高需求预测准确性」可以有显著降低库存成本并增加收入。
近期热门的话题, 人们开始重新讨论这一基本定义----什么是人工智能(AI)。有些人将 AI 重新命名为「认知计算」或「机器智能」,而其他人则错误地将 AI 与「机器学习」概念进行交换。在某种程度上,这是因为 AI 不是一种技术。它实际上是一个由许多学科组成的广泛领域,从机器人学到机器学习。我们大多数人都认为,人工智能的终极目标是为了建造能够完成任务和认知功能的机器,否则这些机器只能在人类的智能范围内从事相关工作。为了实现这一目标,机器必须能够自主学习这些能力,而不是让每个功能都被端到端地明确编程。
最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛(http://t.cn/RKRix7E)落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注。比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶段进行,首先是训练阶段,此阶段的结果是基于历史数据的验证集结果,接下来的阶段则是真正的预测阶段,对未来网络流量的预测。 来自莫斯科的 Arthur Suilin 在这场比赛中夺冠,他在 github 上分享了自己的模型(http://t.cn/RTGhPQI),AI 研习社把 Arthur
2017 年即将结束,又到了做年终总结的时候,本文盘点了今年最受欢迎的十个 Python 机器学习库,同时在文末选出了一些值得关注的 Python 库。如果本文没有收纳你心目中的最佳机器学习 Python 库,欢迎在文末留言补充。 1. Pipenv Pipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目,旨在将其他软件包(例如 npm 和 yarn)整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapper,不用管理 requirements.txt 文件,并
大脑区域之间的相互作用随着时间的推移而变化,这可以用时变功能连接(tvFC)来描述。估计tvFC的常用方法使用滑动窗口,并提供有限的时间分辨率。另一种替代方法是使用最近提出的边中心方法,这种方法可以跟踪成对大脑区域之间共同波动模式的每时每刻变化。在这里,我们首先研究了边时间序列的动态特征,并将其与滑动窗口tvFC (sw-tvFC)中的动态特征进行了比较。然后,我们使用边时间序列来比较自闭症谱系障碍(ASD)受试者和健康对照组(CN)。我们的结果表明,相对于sw-tvFC,边时间序列捕获了快速和突发的网络水平波动,这些波动在观看电影期间同步。研究的第二部分的结果表明,在CN和ASD中,大脑区域集体共同波动的峰值振幅的大小(估计为边时间序列的平方根(RSS)是相似的。然而,相对于CN, ASD中RSS信号的波谷到波谷持续时间更长。此外,高振幅共波动的边比较表明,网络内边在CN中表现出更大的幅度波动。我们的研究结果表明,由边时间序列捕获的高振幅共波动提供了有关脑功能动力学中断的细节,这可能被用于开发新的精神障碍生物标志物。
AI 研习社消息,Kaggle 上 Corporación Favorita 主办的商品销量预测比赛于两个月前落下帷幕,此次比赛的奖金池共计三万美元,吸引到 1675 支队伍参赛。
出品 | InfoQ ·《行知数字中国》 采访人|霍太稳,极客邦科技创始人兼 CEO 采访嘉宾|刘松,开源分布式数据库公司 PingCAP 副总裁 作者|罗燕珊 开源 + 云服务构成了新一代数字经济时代的基础设施,而从信息化到数字化的时代变迁中,难以跟上脚步的中小企业该如何自处?企业想做数字化,却普遍陷入“选择困难症”,深刻变革中如何定位自己的数字化需求?数字化到底能帮助他们解决什么问题? 数字化是未来经济最大的一个确定性。过去几年我国数字经济规模总量稳居世界第二,数字经济成为推动经济增长的
前言 Dynamic Time Warping(DTW),动态时间规整算法诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。DTW应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中。 一、DTW算法原理 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数,通常称为边缘。在本视频中,我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数,并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 。
管理大数据所需的许多功能是其中一些是事务,数据突变,数据校正,流媒体支持,架构演进,因为酸性事务能力Apache提供了四种,用于满足和管理大数据。
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
人脑是一个大规模的网络,其功能依赖于空间分布区域之间的动态相互作用。在快速发展的网络神经科学领域,有两个尚未解决但有望取得突破的挑战。首先,应该使用非侵入性和易于使用的神经成像技术来识别功能性脑网络。其次,这些技术的时间-空间分辨率应足以评估所识别网络的动态特性。现有证据表明,只要对头皮EEG信号进行适当处理,EEG源连通性方法可以解决这两个问题。因此,该技术的性能很大程度上依赖于不同方法的信号处理,如预处理方法、逆向求解、信号间的统计耦合以及网络科学。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Lizyjieshu 审校 | Aileen,行者 据说最贴心的男票是会记录下女票每一次大姨妈来的时间,然后绘制成一张月份折线图以监测女票的身体健康(以避开无法啪啪啪的时间)。你知不知道,这张图其实就是一个时间序列图,你看图预测未来几个月女票的大姨妈时间就叫做时间序列分析…… 咳咳,言归正传,时间序列分析是一种广泛应用的数据处理统计方法,除了计算大姨妈周期,在实际很生活还有很多应用,小白今天就来带大家探探究竟。 小白问:时间序列分析就是分析时间的么? 答:你是
我们能用机器学习准确地预测股价吗? 一种普遍的说法是股价是完全随机和不可预测的——让一只猴子蒙住眼睛在报纸的金融版面用飞镖选出来的投资组合,也能和投资专家精心选择的一样好。 那么问题来了,为什么像摩根斯坦利和花旗集团这样的顶级公司还要雇佣大量的分析师来建立预测模型呢? 曾几何时,证券交易中心的大厅里挤满了人,全都打了鸡血一样,系着松垮的领带,边跑边冲着电话叫嚷。但是现如今你更可能见到的是成排的机器学习专家,静静地坐在电脑屏幕前。事实上,华尔街大约70%的交易现在是在电脑软件上进行的。欢迎来到算法时代!
昨天给大家详细介绍了静态路由,以及思科、华为、h3c、锐捷、瞻博网络等厂商静态路由的配置命令:
此分析的目的是构建一个过程,以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归(VAR)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
AAAI的英文全称是 The Association for the Advance of Artificial Intelligence,即美国人工智能协会。
来源:EasyShu本文约11000字,建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。 一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析:集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 离中趋势分析:离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差(协方差:用来
在机器学习(ML)领域,动力学系统与深度学习的结合已经成为研究社区感兴趣的课题。尤其是对神经微分方程(neural differential equation, NDEs)而言,它证明了神经网络和微分方程是「一枚硬币的正反面」。
描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
就像 20 世纪初,爱因斯坦的 Annus mirabilis 论文成为了量子力学的基础。只是这一次,是 AlexNet 论文 [1],这是一种挑战计算机视觉的架构,并重新唤起了人们对机器学习(后来转变为深度学习)的兴趣。在过去的十年里,人们见证了机器学习领域革命性的进步,这是无可否认的。
动态时间规整(DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲)是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩,找出两个数字序列数据的最佳匹配,同时也可以计算这些序列之间的距离。
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例,同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应,这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/389388258
最近我们被客户要求撰写关于波动率的研究报告。 波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。
波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)
云原生技术可帮助我们更快地交付软件产品,同时降低 IT 运营成本。本文介绍了如何实现云原生,以及一些可以使用的云原生项目。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云