在数据可视化领域，Seaborn 是 Python 中一个备受欢迎的库。它建立在 Matplotlib 之上，提供了一种更简单的方式来创建漂亮的统计图表。Seaborn 不仅可以绘制常见的统计图表，还支持许多高级功能，如分布图、热图、聚类图等。本文将介绍如何利用 Seaborn 实现一些高级统计图表，并附上代码实例。
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
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
Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？图(1)展示了销售额和温度变量的多变量情况。每个时段的销售额预测都有低、中、高三种可能值。尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。
摘要：时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸增长和对预测精度的要求愈发苛刻，导致经典的参数模型以及传统机器学习算法难以满足预测任务的高效率和高精度需求。近年来，以卷积神经网络、循环神经网络和 Transformer 模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。为进一步促进时间序列预测技术的发展，综述了时间序列数据的常见特性、数据集和模型的评价指标，并以时间和算法架构为研究主线，实验对比分析了各预测算法的特点、优势和局限；着重介绍对比了多个基于 Transformer 模型的时间序列预测方法；最后结合深度学习应用于时间序列预测任务存在的问题与挑战对未来该方向的研究趋势进行了展望。（文末附论文下载地址）
时间序列异常检测是一项重要的任务，其目标是从时间序列的正常样本分布中识别异常样本。这一任务的最基本挑战在于学习一个能有效识别异常的表示映射。
Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序
时间序列出现在经济、交通、健康和能源等多个领域，对未来值的预测具有许多重要应用。因此，人们提出了许多预测方法。为了确保研究的进展，有必要以全面和可靠的方式对这些方法进行研究和比较。
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。
本文综述了时间序列数据中的通用表示学习方法，提出了一种新颖的分类方法，并讨论了其对提高学习表示质量的影响。文章全面回顾了各种神经网络架构、学习目标和数据相关技术，并总结了常用的实验设置和数据集。
时间序列预测问题可以作为一个有监督学习问题来解决。
本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店销量划分成了若干类，并将每个类的特征进行了提取；最后，利用 SVR模型对所有的商店销量进行预测。实验结果表明，利用 FastICA、 CS和 SVR模型能够准确预测商店销量。
ShapeNet_A Shapelet-Neural Network Approach for Multivariate Time Series Classification（AAAI21）
在交通和能源管理等现实场景中，常会遇到大量具有缺失值、噪声和不规则采样模式的时间序列数据。尽管目前已经提出了许多插值方法，但大多数倾向于在局部范围内运行，这涉及到将长序列分割成固定长度的片段进行模型训练，这种局部范围往往导致忽略全局趋势和周期性模式。更重要的是，大多数方法假设观测值是在规则的时间戳上采样的，无法处理各种应用中复杂的不规则采样时间序列。此外，大多数现有方法是以离线方式学习的，不适合处理快速到达的流式数据。
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
时间分辨多变量模式分析(MVPA)是一种分析磁和脑电图神经成像数据的流行技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间过程。随着脑电图在婴儿神经成像中的广泛应用，婴儿脑电图数据的时间分辨MVPA是婴儿认知神经科学中一个特别有前途的工具。最近，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如脑电图和fNIRS。在本教程中，我们提供并描述了代码，以实现婴儿脑电图数据的MVPA分析。来自测试数据集的结果表明，在婴儿和成人，这种方法具有较高的准确性。同时，我们对分类方法进行了扩展，包括基于几何和基于精度的表示相似度分析。由于在婴儿研究中，每个参与者贡献的无伪影脑电图数据量低于儿童和成人研究，我们还探索和讨论了不同参与者水平的纳入阈值对这些数据集中产生的MVPA结果的影响。
用机器学习做时间序列异常检测 (TAD) 受到有缺陷的评估指标、不一致的基准测试、缺乏模型选择适当性论证的困扰。
这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ，TSMixer是一种先进的多元模型，利用线性模型特征，在长期预测基准上表现良好。据我们所知，TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型，在长期预测基准上，表明交叉变量信息不太有益。”
时间序列分析中的时间序列分类（TSC）是关键任务之一，具有广泛的应用，如人体活动识别和系统监测等。近年来，深度学习在TSC领域逐渐受到关注，具有自动从原始时间序列数据中学习并抽取有意义特征的能力。
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
本文介绍了如何用XGBoost做时间序列预测，包括将时间序列转化为有监督学习的预测问题，使用前向验证来做模型评估，并给出了可操作的代码示例。
在过去的几个月中，时间序列基础模型的发展速度一直在加快，每个月都能看到新模型的发布。从TimeGPT 开始，我们看到了 Lag-Llama 的发布，Google 发布了 TimesFM，Amazon 发布了 Chronos，Salesforce 发布了 Moirai。TimesFM是信息最多的模型，而Lag-Llama、Chronos我们都做过详细的介绍。今天我们来详细介绍一下Moirai，这里可能最不知名（相对）就是Salesforce了，所以基本没有介绍 Moirai的文章，我们就来补足这个信息。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
基于transformer的模型已经成功地应用于许多领域，如自然语言处理（想想BERT或GPT模型）和计算机视觉，仅举几例。
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
在这里，我们讨论统计模型的一般应用情况。不管他们是否源自数据科学，运筹学，工程学，机器学习或统计学，如决策树，logistic回归，贝叶斯模型，马尔可夫模型，数据压缩和特征选择等。我们不会讨论其具体的算法，相反,我们讨论的是这些技术和算法如何去解决实际生活中的问题。下面大部分条目都可以在维基百科里找到，除了我个人写的一些外,我还引用少量来自于维基百科中相应文章的定义和摘要。 1、空间模型 空间倚赖性是指地理空间内属性的协同作用：在近端位置特征似乎是相关的，要么正相关,要么负相关。在统计学中,空间的依赖性
如果你正在处理时间序列数据，那么就跟云朵君一起学习如何根据预测性能来比较和选择时间序列模型。
作者：东哥起飞，来源：Python数据科学 本文开启时间序列系列的相关介绍，从零梳理时序概念、相关技术、和实战案例，欢迎订阅 👉「时间序列专栏」 跟踪全部内容。 本篇介绍时间序列的定义、任务、构成以及预测方法，主要是基本概念的介绍和理解。 时间序列定义 时间序列，通俗的字面含义为一系列历史时间的序列集合。比如2013年到2022年我国全国总人口数依次记录下来，就构成了一个序列长度为10的时间序列。 专业领域里，时间序列定义为一个随机过程，是按时间顺序排列的一组随机变量 ...X_1,X_2,..X_T...
近年来，深度学习一直在时间序列预测中追赶着提升树模型，其中新的架构已经逐渐为最先进的性能设定了新的标准。
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
灰色关联分析包括两个重要功能。 第一项功能：灰色关联度，与correlation系数相似，如果要评估某些单位，在使用此功能之前转置数据。第二个功能：灰色聚类，如层次聚类。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在一段时间内对观察结果的记录。
但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言，具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点，因此在数据科学领域得到广泛应用。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在
时间序列数据在各个领域都普遍存在，使得时间序列分析变得至关重要。传统的时间序列模型是任务特定的，具有单一的功能和有限的泛化能力。最近，大型语言基础模型揭示了它们在跨任务迁移性、零次/少次学习和决策可解释性方面的出色能力。这一成功引发了人们探索基础模型以同时解决多个时间序列挑战的兴趣。
近年来，Transformer在时间序列预测方面得到了快速的发展。但是在设计上并没有充分利用时间序列数据的特性，因此存在一些基本的局限性（不可分解、低效）。为此本文提出了一种新的时间序列Transformer结构，其中，用模块化分解块重新设计了Transformer体系结构，以便它能够学会将时间序列数据分解为可解释的时间序列组受；经典指数平滑方法的启发，提出了新的指数平滑注意(ESA)和频率注意(FA)来取代vanilla Transformer中的自注意机制，从而提高了精度和效率。
最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面，这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！今天带来的这篇文章，提出了一种基于Transformer的用于长期时间序列预测的新方法PatchTST，取得了非常显著的效果。希望这篇文章能对你有所帮助，让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步！
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据
1.Language-Driven Representation Learning for Robotics
TODS是一个全栈的自动化机器学习系统，主要针对多变量时间序列数据的异常检测。该系统可以处理三种常见的时间序列异常检测场景：点的异常检测（异常是时间点）、模式的异常检测（异常是子序列）、系统的异常检测（异常是时间序列的集合）。TODS提供了一系列相应的算法。
时间序列预测，这玩意儿在数据分析界可是个香饽饽，尤其在电力、交通、空气质量这些领域里，预测得准，资源分配更合理，还能让相关部门提前做好准备。但深度学习这小子横空出世，开始抢传统统计学方法的风头。那么问题来了，时间序列预测非得用深度学习吗？咱们今天就来掰扯掰扯。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
