高精密的芯片离不开光刻机，而光刻机的激光是由光刻气体产生，氖气正是光刻混合气体中的必要气体，并且不可替代。...目前，随着大众集团宣布大面积停产、减产，其它车企因为芯片短缺而减产、停产的势头不断加剧，在过去的一年当中，包括大众、丰田、本田、福特、通用、蔚来等车企巨头，都因为芯片短缺进行过不同程度的减产、停产。...汽车制造业专业人员觉得汽车价格不断价格上涨的概率并不大，终究车辆行业竞争或是很猛烈，拿市场占有率换盈利这一行为每一个汽车厂家都是会深思熟虑的。...芯片缺乏的过程中内，连续发生了因为处理芯片紧缺造成的中控台显示屏降低触摸作用，汽车钥匙仅给予一把，处理芯片紧缺造成降低座椅加热的作用这些情况的产生，当发觉处理芯片与我们的日常生活密切相关时，才意识到日常采用的简易作用却拥有如此繁杂的服务支持...未来随着时间的推移，世界的芯片生产能力将逐渐提高，但这无疑是一个复杂而漫长的过程，对我们来说，现在世界的核心不足也不是完全不好的事情，我们在这个基础上加强对芯片产业的投入，在5年、10年内尽量缩小与美国的差距
按输入变量区分， 可以分为自回归预测和使用协变量进行预测，区别在于维度中是否含有协变量，例如预测未来销售量时，如果只接受时间和历史销售量数据，则是自回归预测，如果可以接受天气、经济指数、政策事件分类等其他相关变量...如果季节性波动的幅度或趋势性的强弱不随着时间的推移而发生变化则使用加法分解比较合适，如果季节性波动的幅度或者趋势性的强弱随着时间推移而发生变化（比如销量增长越来越快，销量增长曲线的斜率越来越大）则使用乘法分解比较合适...包含的模型有：合效应和方差分量的混合线性模型 、具有自回归误差的最小二乘法、季节性ARIMA和ARIMAX模型、马尔可夫切换模型（MSAR），也称为隐马尔可夫模型（HMM）、比例风险回归（Cox模型）、...，泛化性能会变得很差： 比如说上图，去掉异常样本之后，lr能够较好的拟合，如果加入了异常样本，则lr最终拟合出来的平面就是绿线这个鬼样子压根没法用，泛化性能很差，误差很大 其他部分的预测： 从gbdt...这是一个由英国经济与社会研究理事会、消费者数据研究中心和艾伦·图灵研究所资助的社区驱动的基金项目。
该技术有以下三个基本特点： 1.假设事物发展趋势会延伸到未来； 2.预测所依据的数据具有不规则性； 3.不考虑事物发展之间的因果关系。...如何判断时间序列属于加法模型还是乘法模型 如果时间序列图的趋势随着时间的推移，序列的季节波动变得越来越大，则建议使用乘法模型；如果序列的季节波动能够基本维持恒定，则建议使用加法模型。...时间序列预测步骤 时间序列的预测步骤主要分为四步： （1）绘制时间序列图观察趋势； （2）分析序列平稳性并进行平稳化； （3）时间序列建模分析； （4）模型评估与预测； 平稳性是指时间序列的所有统计性质都不会随着时间的推移而发生变化...相关系数是用来量化变量之间的相关程度。自相关系数研究的是一个序列中不同时期的相关系数，也就是时间序列计算其当前期和不同滞后期的一系列相关系数。...次移动平均，取值通常为0或1，很少会超过2。
当你把一个模型投入生产，它就开始退化 为什么机器学习模型会随着时间退化？ 你可能已经知道，数据是成功的ML系统中最重要的组成部分。...这一现象被称为概念漂移，尽管在过去的20年里学术界对其进行了大量的研究，但在行业最佳实践中它仍然经常被忽略。 概念漂移: 表示模型试图预测的目标变量的统计特性随着时间以不可预见的方式发生变化。...这导致了一些问题，因为随着时间的推移，预测的准确性会降低。 ? 关键是，与计算器相比，ML系统确实与现实世界交互。...这导致最终用户将模型预测解释为随着时间的推移，对相同/相似数据的预测已经恶化。数据和概念都可能同时漂移，使问题更加棘手。 我注意到，依赖于人类行为的模型可能特别容易退化。...对关键变量进行优先级检查，并为发生更改时设置警告，这将确保你不会对环境的更改感到意外，而环境的更改会破坏你的模型的有效性。
特征选择非常重要 在机器学习竞赛中，您通常会有一个给定的数据集，其中包含可在模型中使用的有限数量的变量。功能选择和工程仍然是必要的，但您首先要选择的变量数量有限。...在处理现实问题时，您很可能会访问大量变量。作为数据科学家，您必须选择可能产生良好模型的数据点来解决问题。因此，您需要结合使用探索性数据分析，直觉和领域知识来选择正确的数据来构建模型。...调整模型比您想象中要花费更少的时间 在Kaggle比赛中，花费数周时间调整模型以获得模型得分的小幅提升并不罕见。由于这个小小的改进可能会提升你在排行榜上的几个名次。...工作并不止于此 一旦投入生产，就需要对模型进行监控，以确保其在训练和验证过程中的性能和检查模型降级情况。由于多种原因，模型的性能通常会随着时间的推移而降低。...这是因为数据会随着时间的推移而变化，例如客户行为发生变化，因此您的模型可能会开始在这些新数据上表现不佳。因此，模型还需要定期重新训练以保持业务性能。
简单模型 做了许多理论性学习，我希望可以在实践中尝试一下。我的想法是：通过大量外部数据，建立一个模型，判断是否某用户会购买一个产品。...我们使用我们的机器学习模型，而不是使用实际的目标测度（人们购买此商品的比例）。因此，我们向模型中输入多种变量，然后来预测目标（用户是否购买此产品）。...输入的是一些0-1变量，表示用户在浏览网页的过程中，是否点击了某页面，本次模型中一共有70个不同的页面（其中一些比较特殊的页面只有很少的用户点击）。预测得到一个二分类结果，表示用户是否购买该产品。...当我们得到越来越多的数据时，每个群体的置信区间缩小: ? 接下来，我使用今年早些时候的数据训练模型，因此数据可能会超出我们之前的样本范围。画出同样的图像，但这里用预测值代替真实值。...另一个问题是，随着时间的推移，数据分布会发生变化。例如，购买产品的页面转移流变化。 我还没有足够的时间来解决这些问题，也还不确定我是否会将这个模型用到真实场景中。
对于时间序列的预测，由于很难确定它与其他变量之间的关系，这时我们就不能用回归去预测，而应使用时间序列方法进行预测。 采用时间序列分析进行预测时需要一系列的模型，这种模型称为时间序列模型。...在使用这种模型时，总是假定某一种数据变化趋势是会重复发生的。...系统分析，当观测值取自于两个以上的变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，以此来说明两个变量随时间的变化情况；典型的例子就是，随着时间推移，新上市产品A的销量逐渐上涨，B产品销量逐渐下滑...03|时间序列的组成因素： 时间序列的变化受多种因素的影响，我们将众多影响因素按照对现象变化影响的类型，以揭示时间序列的变动规律性，划分成如下几种因素： 趋势性，指现象随着时间的推移朝着一定方向呈现出持续上升...按时间的连续性分，可将时间序列分为离散型时间序列和连续时间序列。 按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列，所谓平稳就是随着时间的推移，数据并未发生大的波动。
顾客对产品的偏好随着时间的推移而变化。随着新选择的出现，产品的认知和受欢迎程度也在不断变化。同样地，顾客的偏好也在不断演变，导致他们不断地重新定义自己的品味。...于是我们有： 其中包含量用户打分的商品. 时变基线预测因子 通过两个主要的时间效应，大部分时间变异性包含在基线预测因子中。 第一个问题是解决：一个商品的受欢迎程度随着时间的推移而变化。...第二个主要的时间效应与用户偏见有关-用户随着时间的推移改变了他们的基准评分。例如，一个倾向于给一部普通电影评“4星”的用户，现在可能会给这样一部电影评“3星”，这是因为前面解释过的各种原因。...虽然是在时间时第个商品的一个独立于用户的度量但是用户对这种度量的响应往往不同。例如，不同的用户使用不同的评分尺度，单个用户可以随着时间的推移改变其评分尺度。因此，电影偏差的原始价值并不完全独立于用户。...时变因子模型 上面主要都是在讨论时间对于baseline predictor的影响，同时这也会影响用户和商品的交互。
mark 您可能会困惑这些代码实际上就是归一化每个列的范围从0到1。要编写一个函数，首先需要分析代码。它有多少个输入 ? mark 此代码只有一个输入:df$a。...为了使输入更加清晰，用一般的临时变量来重写代码是一个好主意。在这里，这段代码只需要一个数字向量，所以我将它命名为x ? mark 这段代码有些重复。...您可以将输入或参数列在函数内部的函数中。 函数体里面放置代码。 接着便是用不同的输入来检验代码 ? mark 现在我们有了一个函数，就可以简化原来的例子了 ?...mark 函数的另一个优点是，如果我们的需求发生变化，我们只需要在一个地方进行更改。例如，我们可能会发现我们的一些变量包含无限值，rescale01()失败了 ?...mark 代码中重复的次数越多，当事情发生变化时需要记住更新的地方就越多(它们总是会发生变化!)，随着时间的推移，创建bug的可能性也就越大。
并且当化学家检查到或丢弃了有潜在希望的线索时，他们的研究重心往往会从特定的分子分组转向其它分组。因此，研究者在实践中往往高估模型的表现。这可能导致预期过高，从而在选择不佳的分子上浪费时间和资金。...设备的准确性会随着时间的推移而发生变化，试剂的批次也会发生变化，一种实验条件先于另一种执行，实验结果甚至可能被天气影响。这些不可控变量在机器学习模型中可能是有害的。...设置会随着设备的调整和修改、组件的磨损以及多个想法的付诸实践而发生变化。我们最终得到了一个令人欣慰的模型，它能很好地预测在给定环境下，等离子体的能量是否会很高。...我们认为第一代模型锁定在了时间趋势，而不是物理现象。随着实验的推进，机器在一段时间内运行良好，而在另一段时间内运行不佳。所以，实验完成的时间会为你提供一些信息，以判断生成的等离子体是否具有高能量。...此外，实验的完成时间也可以通过控制参数的设置来进行粗略地预测——这些参数的变化也存在时间趋势。 隐变量也源于实验布局。
tencendb1.jpg 纵轴是腾讯云某类型数据库的购买总量，可以看到随着时间的增长，数据库的购买总量还是在不断增长的。而Prophet所要做的就是根据数据的历史表现来估计数据未来的走势。...黑点为真实值，蓝色区域为模型预测的估计值，可以看到随着时间的推移，总体估计容量的趋势是增长的，但是随着时间的推移，不确定性区域越来越大（图中蓝色区域），也可以认为是随着时间的推移，不确定性越来越大。...当然该模型不仅仅可以估计进几个月，也可以估计更长的时间，但是随着时间的推移，可能就更不准确了。 重点就是来了！！！ 这东西就是预测一个容量那么简单么？ 当然不是了。。...Prophet会从数据中找出转折点，自动检测趋势变化s(t)用来表示周期性变化，比如每周、每年中的季节等。用傅里叶级数建模的季节成分，以年为单位。...用虚拟变量表示的季节成分，以周为单位h(t)表示时间序列中那些潜在的具有非固定周期的节假日对预测值造成的影响。et为噪声项。
有了趋势数据，随着时间的增加，该系列的平均值会随着时间的推移而增加或减少（想想随着时间的推移，房价会持续上涨）。对于季节性数据，系列的平均值会根据季节波动（考虑每24小时的温度增减）。...图3：原始页面视图的时间序列图 最初的模式似乎每七天重复一次，表明每周的季节。随着时间的推移浏览页面数量的持续增长表明存在略微上升的趋势。...然而，这些模型仍然存在局限性，因为它们没有考虑到在过去一段时间内利益变量与自身的相关性。我们将这种相关性称为自相关，它通常在时间序列数据中找到。...如果数据与我们的数据具有自相关性，那么可能会进行额外的建模，以进一步改进基线预测。 为了捕获时间序列模型中自相关的影响，有必要实施自回归整合移动平均（或ARIMA）模型。...对于我们的数据，我们发现具有回归变量的季节ARIMA模型提供了最准确的预测。
高质量的数据可以提高模型性能。当数据标记质量低时，模型将难以学习。 根据分析公司Cognilytica的报告，在AI项目中大约80％的时间用于聚合，清理，标记和增加模型使用的数据。...采购和管理合同团队需要时间。如果人力资源不涉及雇用承包商，员工可能不会受到与全职雇员相同的文化和技能评估。在质量方面，这可能是一个问题，因此需要额外的时间进行培训和管理。 3....随着时间的推移，管理团队中的标签人员会增加他们对业务规则、边缘案例和上下文的理解，因此他们可以做出更准确的主观决策，从而获得更高质量的数据。 ?...在AI项目团队和数据贴标人之间建立一个封闭的反馈循环至关重要。随着开发团队对模型进行训练和调整，任务可能会发生变化，因此标签团队必须能够快速适应并更改工作流程。...速度：您按时交付数据标记工作的记录？ 工具：我们必须使用您的工具还是我们可以自己构建？ 敏捷：如果我们的工具或流程发生变化，会发生什么？ 合同条款：如果我们需要取消与您的团队合作，会发生什么？ End
混沌测试是一种基于系统状态的测试方法。通过对系统状态进行测量，可以测试系统在不同条件下的运行状态，这是测试过程的基础。 随着时间的推移，系统可以经历从不确定的转变。...混沌测试系统由一组已知状态的变量组成，这些变量在测试过程中被转换为新的状态变量（即不确定或非确定性）。这些变量也会在其他地方发生变化，这些变化会导致系统发生不稳定的变化。...2.特征 在混沌测试中，使用的是混沌系统的物理状态和功能参数。例如：·在运行时间上，使用混沌测试可以实现更好的性能测量。·混沌系统模型需要能够反映其内在物理基础的特性。...例如：在应用程序中，应用程序运行速度可能会随时间变化；为了得到结果，需要根据实际系统工作状态来调整测试算法以测试结果确定测试条件和环境。...混沌工程使用的是多阶段控制方法，采用多种数学模型对软件进行测试； a.混沌模型和状态估计：是用模糊描述一组随机变量间关联关系，然后用矩阵形式求解出这些关联方程。
原文题目：Fairness-enhancing interventions in stream classification 摘要：由于自动化数据驱动决策支持系统的广泛应用，在没有人工监督的情况下，引起了人们对所使用模型的问责制和公平性的关注...现有的公平感知方法将公平性作为一个批量学习问题来处理，并以学习一个公平模型为目标，该模型随后可应用于该问题的未来实例。然而，在许多应用程序中，数据是按顺序排列的，其特性可能随着时间的推移而变化。...在这种情况下，在数据流上“修正”一个(公平)模型是违反直觉的，因为数据中的变化可能导致底层模型发生变化，从而影响其公平性。...在这项工作中，我们提出了增强公平性的干预措施，以修改输入数据，从而使应用于该数据的任何流分类器的结果都是公平的。对实际数据和合成数据的实验表明，该方法在流的过程中具有较好的预测性能和较低的识别率。
[b5kd2cg0fm.jpeg] 总第216篇/张俊红 预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据（上），时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。...今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。 所谓平稳时间序列，就是随着时间的推移，要研究指标的数值不发生改变，或者在某个小范围内进行波动。...定量一点来讲，就是随着时间的推移，该指标的均值和方差不发生变化。比如下图这样：随着时间的推移，均值和方差基本保持不变。...3.指数平滑法 指数平滑其实是一种特殊的加权平均，我们前面的移动加权平均中每一期的权重我们是人工给定的，指数平滑法中，每一期的权重是呈指数增长的，距离未来越近权重越高，指数平滑的预测模型如下： [j8p6l3oowv.png...以上就是关于平稳时间序列相关的预测方法，我们下一篇将介绍趋势时间序列相关的预测方法。
非独立的意思是虽然变量的值会随机变化，但其起点将取决于其先前的值，因此取决于其先前的值，依此类推；这描述了所谓的随机游走。...随机波动率模型是出于对期权定价的 Black Scholes 模型进行修改的需要而开发的，该模型未能有效地考虑到标的证券价格波动性可能发生变化的事实。...随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。...returns = (pm.get_data("SP500")) returns[:5] 正如你所看到的，波动性似乎随着时间的推移有很大的变化，但集中在某些时间段。...plot(trace['s']); 观察一段时间内的收益率，并叠加估计的标准差，我们可以看到该模型是如何拟合一段时间内的波动率的。
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