用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于,R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性,但也有助于减少训练时间。
时间序列简单来讲是指一系列在时间轴上有序的数据,而时序预测是根据过去时间点的数值来预测将来时间点上的数值。现实中,时间序列预测除了在电信运营商中的网络质量分析、面向数据中心运营的日志分析、面向高价值设备的预测性维护等多有应用之外,还可用作异常检测的第一步,以帮助在实际值偏离预测值过多时触发警报。
半监督时间序列分类可以有效地缓解标记数据缺乏的问题。然而,现有的方法通常忽略了模型的解释性,使得人类难以理解模型预测背后的原理。Shapelets是一组具有高度解释性的判别子序列,可用于时间序列分类任务。基于Shapelets学习的方法已显示出有前景的分类性能。遗憾的是,在没有足够的标记数据的情况下,通过现有方法学习的Shapelets通常判别性较差,甚至与原始时间序列的任何子序列都不相似。
特征工程(feature engineering)指的是:利用领域知识和现有数据,创造出新的特征,用于机器学习算法。
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API,可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
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。
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。
在机器学习中,目前主流的方法是利用LSTM等递归神经网络来对未来数据进行预测,这次介绍的DeepAR模型也不例外,不过不同的是,DeepAR模型并不是直接简单地输出一个确定的预测值,而是输出预测值的一个概率分布,这样做的好处有两点:
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
除了获取Generative AI和JavaScript的支持外,甲骨文的MySQL HeatWave“另一个数据库”还获取了数据湖仓库、机器学习、AutoPilot、分析、OLTP和多云等一系列强大的新功能。
大多数现代开源AutoML框架并没有广泛地涵盖时间序列预测任务。本文中我们将深入地研究AutoML框架之一FEDOT,它可以自动化时间序列预测的机器学习管道设计。因此,我们将通过时间序列预测的现实世界任务详细解释FEDOT的核心正在发生什么。
快速创建交互式测试模型,分析数据,并无缝扩展到大型,高性能仿真——全部集成在一个系统中,并具有一个集成的工作流程。
点击上方蓝字每天学习数据库 Redis 5.0中以引入的新Redis数据结构“Streams”引起了社区的极大兴趣。 不久之后,我想进行社区调查,与有生产用例的用户交谈,并撰写博客。今天我想解决另一个问题:我开始怀疑很多用户只是将Streams作为解决Kafka(TM)类似场景的方案。但实际上,Stream数据结构也被设计为在生产者和消费者消息传递的场景使用,但是认为Redis Streams仅仅对这个场景有用是不够的。 Stream是一种极好的模式和“心智模型”,可以在系统设计中取得巨大成功,但Red
TXSQL是腾讯基础架构部数据库团队自研的MySQL分支,对腾讯云以及众多的内部业务提供了强大的数据库内核支撑。相比原生的MySQL,TXSQL在BINLOG复制和InnoDB存储引擎方面做了很多的优化,另外在Server层面也做了大量的工作。因此TXSQL拥有更好的性能,更好的稳定性和可维护性,以及更多的企业级特性。本文将对加密和审计这两个企业级特性进行详细的解读。
作者 | Wesley Du, Junwei Deng, Kai Huang, Shan Yu and Shane Huang 作者是英特尔人工智能和分析团队的解决方案架构师,该团队一直致力于 BigDL 的开发。数据科学家和数据工程师可以使用 BigDL 轻松构建端到端的分布式 AI 应用。 1 介绍 Ray 是一个能够非常快速和简单地去构建分布式应用的框架。BigDL 是一个在分布式大数据上构建可扩展端到端 AI 的开源框架,它能利用 Ray 及其本地库(Native Libraries)来支
最近,有一些同学在后台问,“ 做GAN没有想法、还有什么坑可做吗?” 都会建议多去了解一些最新的论文吧~ 这次就做个3月来arxiv上几篇GAN论文的速递【注:仅作参考,编者未细读paper,故此文并无推荐意】
点击上方蓝字每天学习数据库 在MemSQL使用中,我们发现人们对时序数据库的场景非常感兴趣。当遇到以下情况时尤其如此:(1)高效率的事务获取,(2)低延迟查询和(3)高并发查询率。 在下文中,我将展示如何使用MemSQL用作一个强大的时序数据库,并通过简单的查询和用户定义的函数来说明这一点,这些函数将展示如何进行时间序列 - 频率转换,平滑等操作。 我还将介绍如何快速加载时序数据点,并且没有规模限制。 用SQL操作时间序列 与大多数时序数据库不同,MemSQL支持标准SQL,包括内部和外部联接,子查询,
上个月,NeurIPS 2023 官方放出了录用结果:12343篇有效论文投稿,接收率为 26.1%,几家欢喜几家忧。最近抽时间看了下已接收的论文,整理了十篇还不错的文章给大家分享一下,主要涉及:大模型推理提升、预训练、强化学习、数据集等。如需原文的可以回复:NeurIPS2023 获取
关系数据库的全称是 Relational Database Management System,简称叫 RDBMS。
对时间序列数据构建大模型,并适配各种时序任务(比如:时序预测)是最近时序研究的新视角。最近来自澳大利亚新南威尔士大学的几位研究者提出了一种新的预测范式:基于提示的时间序列预测(PromptCast)。在这项任务中,时序数字输入和输出被转换为提示,预测任务以句子对句子的方式构建,从而可以直接应用语言模型进行预测。
本文章分享的是江苏2000年1月-2010年12月欧洲中心数据30km分辨率的降水数据,平台有欧洲气象中心数据、nasa数据的历史数据、预测数据。
近期,时间序列预测领域的首个大模型 TimeGPT 引起业界热议,大模型+时间序列这个新方向也更值得探索研究。
原文主要介绍了twitter云系统中利用统计学习实现异常检测的自动化,下面直接介绍相关方法。
字节跳动实现建设全球创作与交流平台的愿景,以及取得当前全球化进展,都离不开人工智能技术提供的关键支撑。字节跳动一向重视人工智能技术的发展,而其AI Lab,最开始是因NLP领域科学家李磊的加入而出名,随后马维英、李航等大佬也陆续入伙。
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉,Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
最近公司正在往云原生进行转型,想拥有一套适合当前项目的监控系统,基于这个出发点,我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
巡检的工作其实是比较枯燥和乏味的,在某种程度上,他的工作和监控是有很多交集的,其实在很多公司里面,巡检方向的落地情况其实不容乐观,采用脚本和被动触发的方式效率不高,同时巡检中发现的潜在业务问题和业务部门是隔离的,也就是你在做的事情,业务部门不知道,自然就没法给予充分理解了,所以在问题的处理效率和响应上会是一个黑盒的状态,我觉得这也就是运维方向比较苦逼的一个原因。
本文介绍了13个最受欢迎的机器学习库,这些库包括Pandas、Scikit-learn、Numpy、Matplotlib、Seaborn、Plotly、Genism、H2O、Keras、PyTorch、Caffe2和PyFlux。这些库可以用于数据科学、机器学习、图像处理、自然语言处理、时间序列分析和深度学习等领域。
公司里有一些开发的同事老是吐槽工作忙,天天加班,我想很大可能是没利用好轮子和AI工具,总是自己瞎写耽误时间。
InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据。
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
来源:DeepHub IMBA本文约900字,建议阅读5分钟在本文中,我们将深入讨论tsfresh包的使用。 时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值,随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中,数据具有自然的时间顺序,即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。 传统的机器学习算法不能捕捉时间序列数据的时间顺序。数据科学家需要执行相关的特征工程,将数据的重要特征捕获到几个指标中。生成大量的时间序列特征并从中提取相关特征是一项耗时且繁琐的工作。 python的tsfresh包可以为
自增ID:对于数据敏感场景不宜使用,且不适合于分布式场景。 GUID:采用无意义字符串,数据量增大时造成访问过慢,且不宜排序。
时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值,随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中,数据具有自然的时间顺序,即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。
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。
年末是你需要思考过去一年的成就的时候。对于程序员来说,这通常是回顾今年发布的或者最近流行的开源库,因为它们是解决特定问题的绝佳工具。 在过去的两个多年中,我们都会在博客中选取我们认为在Python社区
在多个时间序列传感器上开发一个监测系统 照片由 lovely shots于 Unsplash 尽管多年来收集不同来源的大量数据变得更加容易,但公司需要确保他们正在收集的数据能够带来价值。为了帮助从数据中收集洞察力,机器学习和分析已经成为趋势性工具。由于这些领域需要实时的洞察力,大量不受欢迎的数据会造成实际问题。 在做出决定之前,关键是在采取行动之前,我们必须问:我们的数据中是否存在可能歪曲算法分析结果的异常情况?如果异常情况确实存在,关键是我们要自动检测并减轻其影响。这可以确保我们在采取行动之前得到尽可能
我们在Redis5版本迎来了一个新的数据结构,它的名字叫做"Streams"。(撒花)Streams一经推出,就引起了社区中各位大佬的关注。所以我决定过一段时间做一个社区调查,讨论一下它的使用场景,并会在博客中将结果记录下来(是Redis作者的博客)。今天我想聊的是另一个问题:我怀疑有很多用户认为Streams的使用场景是和Kafka一样的。实际上,这个数据结构的设计背景也是消息的生产和消费,但你应该认为Redis Streams只是更擅长做这样的事情。流是一种很好的模型和"心理模型",它能帮助我们更好的设计系统,但是Redis Streams像其他Redis数据结构一样,它更加通用,可以用来处理更多不同的问题。所以这篇博客我们会重点关注Redis Streams作为一种数据结构有哪些特性,而完全忽略它的阻塞操作、消费群和所有消息相关的内容。
我可能不是爱因斯坦那样的物理学家,但我完全同意他的音乐思想!我每天都听音乐。我往返办公室的过程中就伴随着音乐的旋律,老实说,这有助于我专心工作。
本文全面概述了深度学习用于时间序列异常检测的最新架构,提供了基于策略和模型的方法,并讨论了各种技术的优点和局限性。此外,还举例说明了近年来深度学习在时间序列异常检测中各领域的应用。
维护网站正常运行是系统管理员最基本的任务之一,所以对系统进行监视,并保持网络的最佳运行状态至关重要。
链接:https://opensource.com/article/19/2/network-monitoring-tools
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
时间序列数据日益成为现代应用的核心 - 想想物联网,股票交易,点击流,社交媒体等。随着从批量处理系统向实时系统的转变,有效捕获和分析时间序列数据可以使组织在竞争对手之前更好地检测和响应事件,或提高运营效率以降低成本和风险。使用时间序列数据通常与常规应用程序数据不同,您应该遵循最佳实践。本系列博客旨在提供这些最佳实践,帮助您在 MongoDB 上构建时间序列应用程序:
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。
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