但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等。...id=0EXmFzUn5I 在长周期的时间序列预测问题中，如何平衡运算复杂度以及缩短两个时间点之间的交互距离一直是研究的焦点（如下表为各个模型的运算复杂度及两点最长路径）。...使用普通的Transformer进行时间序列预测时，经常会出现预测的数据分布和真实分布存在比较大的gap。...这主要是由于Transformer在进行预测每个时间点是独立的利用attention预测的，这个过程中可能会忽略时间序列整体的属性。...这个重要性后面也被用于对时间序列预测结果进行可视化分析，看每个时刻各个特征对于预测的重要性狂。
做预测模型难，做可解释的预测模型，更难！ 很多同学做预测的时候，会用时间序列的平滑和自回归，可出了结果就被领导问道： 预测达标，所以呢？业务啥都不干就达标了？ 预测不达标所以呢？业务谁该发力？...这个问题，是预测方法选择不佳导致的。算法模型类预测，无论算法的简单或复杂，都有一个通病：无法反应业务过程。导致业务方想基于预测调整业务行为的时候，不知道从哪里下手。...问：该如何预测？ 1 业务预测模型，该怎么做? 业务预测模型，即把业务假设作为输入变量，预测业务走势的方法。...2 业务预测模型，优势与不足 业务预测模型最大的优势，就是能彻底终结：“到底是预测不准，导致业绩不好；还是业绩不好，导致预测不准”这个鸡生蛋、蛋生鸡的问题。...因此业务预测和算法预测，两者都不宜偏废。
预测链ForecastChain如何构建区块链预测生态？ 随着大数据、人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展，预测分析开始变得高度可靠。...近来，作为国内首个推出金融预测应用的区块链项目，ForecastChain预测链受到广泛关注。那么，预测链是如何运用区块链技术改变预测市场的？...1-1.png 无处不在的预测市场 分析师预测股票走势，精算师预测赔率和收益，生物学家预测患癌症的概率，大数据预测体育赛事和总统选举……说起预测，你能和哪些生活现象联系起来？...事实上预测无处不在，人们的任何行为都离不开对未来的预判，“未雨绸缪”形容的正是人们在面临复杂局面时如何规划自己的行为来增强对未来预期的信心。...1-2.png 区块链如何改变预测市场 今天，随着区块链上点对点技术的发明，将用分布式的思维重新构建预测市场，为预测市场插上飞天的翅膀。
LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 这里的问题是：给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。...下面的代码主要分为以下几步： LSTM数据预处理 搭建LSTM模型训练 模型预测 数据预处理这块参考上面的链接就可以，而模型的搭建是基于keras的模型，稍微有点疑惑的地方就是数据的构建(训练集和测试集...就是源代码中的打乱数据顺序，本质上造成了历史和未来的混淆，实际是用到了未来的数据预测趋势，overfitting了。...这里就是先试下没有打乱数据的情况，就是按照顺序的数据集构建进行训练和预测： #!...下面又尝试了：全集—分割—训练集归一shuffle并记录std&mean—训练—验证集使用训练集std&mean进行归一完成预测。
即X-->Y; forecast，“预测”，基于“时间序列”来预估未来的数据，比如股票走势、业务发展趋势、交易量预估等等； ?...关于 forecast 基于时间序列的趋势预测，是基于历史数据预测未来发生的事件。 e.g....进行年度KPI预测的时候，可以拟合历年的实际交易数据——一般业务过了成熟期，就能看到比较明显的S曲线(sigmoid curve)——基于拟合的曲线就能大致预测出下一年的交易量了。...交易预估流程(先用线性回归预测2018年度的总交易，然后拆分到季度) 注：此处交易是有明显的季节性变化趋势的。 ?...； 业务发展的预测要考虑市场环境以及产品生命周期，有可能这个市场本身就在缩小，或者产品已经经历了成熟期； 注意观测期和预测期是否会出现一些大的变化，比如产品的功能、业务覆盖的人群、外部市场环境等，对预测指标影响较大的因素出现时
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...完成本教程后，您将知道： 计算时间序列预测问题的性能基线的重要性。 如何在Python中从头开发一个持久化模型。 如何评估来自持久性模型的预测，并用它来建立性能基准。 让我们开始吧。...为了做到这一点，我们将研究如何开发一个持久性模型，并用它来建立一个简单的单变量时间序列问题的基线性能。首先，我们来回顾一下洗发水销售的数据集。...结论 在本教程中，您了解到了如何建立Python时间序列预测问题的基准性能。 具体来说，你了解到： 建立一个基线和你可以使用的持久化算法的重要性。 如何从头开始在Python中实现持久化算法。...如何评估持久化算法的预测并将其用作基准。
lstm时间序列预测模型 时间序列-LSTM模型 (Time Series – LSTM Model) Now, we are familiar with statistical modelling...让我们看看，LSTM是否可以学习直线的关系并对其进行预测。 First let us create the dataset depicting a straight line....让我们根据回溯期的值将时间序列数据转换为监督学习数据的形式，回溯期的值本质上是指可以预测时间“ t”时的滞后次数。...现在，让我们看看我们的预测是什么样的。...您可以运行下面给出的代码，并使用模型参数来查看结果如何变化。
在本教程中，你会了解如何开发概率预测模型来预测大气污染。 完成本教程后，你将了解： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。...然而，环境科学家普遍认为，目前从未探索过的大量其他的特征对于建立高度准确的臭氧预测模型非常有用。但是，鲜有人知的是这些特征到底是什么，以及它们如何在臭氧形成中实际相互作用。...[...]时至今日，环境科学不知道如何使用它们。这为数据挖掘提供了绝佳的机会。...通过简要回顾一下观察结果，我们可以了解如何准备数据： 缺失的数据需要处理。 最简单的框架是根据今天的观察结果预测明天。 温度可能与季节相关，可能是一个有用的预测指标。...总结 在本教程中，你了解了如何开发概率预测模型来预测大气污染。 具体来说，你学到了： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。
那么 Zillow 或 Redfin（美国的两家大型房地产网站）或其他公司能够仅仅依靠一些房屋的文字数据来预测它们的价格呢？他们不能。...图片模型在预测房价方面的效果如何呢？不错！这些是测试集中预测价格最高的三间屋子，显然，它们真的不错： ? 同样的，图片模型在预测廉价房屋方面也表现得很好： ?...我准备将 Zillow 元数据、地产商描述字矩阵和图像特征矩阵组合并到一个矩阵中，然后通过使用梯度提升算法来预测房价。作为一个基准预测，回想一下，数据集的平均房价是 44.2 万元。...也许你想知道如果在预测房价上只使用 Zillow 元数据的话效果会怎么样？平均来说，它给出了一个 7.0 万元的误差。...我遇到的最大的困难是如何抓取 Redfin 图像以及如何使用 VGG16 模型。我发现 Keras 的文档仍然很少，所以在使用它的时候需要试错很多次。
身高是可以预测的吗？ 是的，可以。 你以为是父亲和母亲的身高平均值？那为何儿子比女儿身高要高？要理解这个问题，就要懂得如何计算。下面介绍一下计算的方法。...在第5章到第7章，我们将看到，费歇尔如何能够将高尔顿向平均值回归的思想纳入统计模型，而这种模型现在支配着经济学、医学研究和工程学的很多内容。...听天命，是遗传的部分已经可以预测出来了，用上面的公式就可以。
我们平时在做分析的时候，找到差异基因之后要做的就是看看这个基因有什么功能，既然ACE2这个基因这么可恶，那么我们来预测一下这个基因在人肺组织样本都有哪些功能呢？ 画图 1.
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。...现在，有了像Tensorflow这样的开源系统，任何人都可以建立起强大的预测模型，这些模型都经过了大量的数据集的训练。...，而是为整个输入序列输出一个预测向量。...Step 3 训练模型 我们会用拟合函数来训练我们的模型，然后可以用它来测试，看看在接下来的50步中，图上的几个点上的预测值多少。...Step 4 画预测图 用MapPlot Live把预测图画出来。 总结 对于很多股价波动，特别是那些大的波动，我们的模型预测情况看起来和实际数据还是相当一致的。
[TOC]如何评估、预测系统的QPS容量评估按照5倍冗余计算系统架构设计背景当我们在设计一套系统的时候，我们要考虑好系统的架构设计、模块划分、技术方案选型、还有系统性能如能够承受的QPS。...本文就如何评估、预测我们系统的QPS做一些经验输出，不足之处望大佬们指正~评估案例和方案为啥要进行评估？...这也是一天的总量，那么QPS如何算呢？...如何预测系统的QPS在预测系统的QPS前，我们需要有一些已知的经验型数据，如日志QPS在6-10w、 RPC的QPS在 10W ，Redis的QPS是8-10w，MySQL大致6k-1W。...在实际应用中，我按照此种方式去预测和压测，发现压测的值和预测的值，相差比较小，当然压测数据一定是小于预测数据的。这就说明系统设计的还算ok。图片
如何根据已有的几个留存率去预测剩下那些天的留存率呢？ 很简单，用excel 1分钟就能搞定。...要获得最精确的预测，为数据选择最合适的趋势线非常重要。 那么，什么情况下选用什么样的趋势线呢？ 指数：指数趋势线适用于速度增加越来越快的数据。 线性：线性趋势线是适用于简单线性数据集合的最佳拟合直线。...5.总结 Excel里进行预测分析的2种办法： 1）时间序列数据如何预测？用预测工作表 2）其他数据如何预测？先画散点图，然后添加趋势线和公式
成本 搭建博客的成本，根据我们的选择不同略有差别，从简单到困难排个序： 使用GITHUB上的Page功能，集合node.js中丰富的现成的搭建博客的库，不用花费一分钱即可搭建博客出来 使用WordPress...(我的选择)平台，自己购买服务器，在服务器上搭建 使用FLASK或者DJANGO框架，自己设计并搭建自己的博客框架，并在服务器上搭建 这三种方式，一开始我只知道后两种，自己一开始也是尝试使用Django...至于如何使用github page来搭建我们的服务器，自行网上进行查阅即可，相关的教程有很多的。...另外除了搭建网站所需要的框架，网站运行的基石(数据库和SSL规则)也是我们需要学习的，例如数据库MySQL或者SSL规则(如何使用https前缀访问网站)。...搭建网站历程 就以我的搭建过程来说吧，个人比较懒，记录的不是很多，这里简要回顾一下： 购买阿里云服务器 使用WordPress搭建网站 修改阿里云服务器的出入规则 将网站域名变为https前缀 为网站添加
结合相关的域名配置，我们就可以很方便的搭建属于自己的博客平台。...到这里，不禁有一个疑问，gh-Pages虽然给了一个可以展示html平台，写博客如果全部都写html，那我们还要精力去调整样式和布局的问题.再者博客也要有评论功能，这两个问题如何解决？
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搭建博客环境 安装Node.js和Npm 更新本地包索引并安装zip和wget包。我们将在本教程后面使用它们。...搭建完成 恭喜！您已经安装了Ghost并学习了如何使用Nginx代理端口。您还学习了如何使用forever节点包保持任务运行。你可以用Ghost做更多的事情，比如使用密码保护博客等等。...若您想在实验室环境抢先体验搭建自己的网站，博客或者各类应用，我推荐您到腾讯云实验室页面进行选择，不仅有步骤指导，还可以免费上机，帮助您快速掌握开发知识！
SSL 即安全套接层数字证书，数字证书是一种用于电脑的身份识别机制。数字证书可以从身份认证机构获得。理论上任何人都可以给您发个数字证书。换个说法就是给您发数字证...
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