Публикации по теме 'time-series-analysis'
Временные ряды :: Часть 1 :: Интервью Вопросы и ответы
Вот некоторые вопросы интервью и примеры ответов, связанные с временными рядами:
Вопрос 1. Что такое временной ряд и чем он отличается от перекрестных данных?
Ответ: Временной ряд — это последовательность наблюдений, записанных в течение времени, обычно через равные промежутки времени. Данные временных рядов отличаются от данных поперечного сечения тем, что они отслеживают изменения во времени, в то время как данные поперечного сечения собираются в один момент времени и обычно собирают..
Моделирование временных рядов в здравоохранении
Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения внесли значительный вклад в отрасль здравоохранения. Моделирование временных рядов включает анализ временных данных для облегчения ранней диагностики, скрининга, мониторинга и группирования пациентов с аналогичными клиническими результатами. Это позволяет специалистам в области здравоохранения выявлять закономерности, выявлять аномалии и прогнозировать прогрессирование заболевания для своевременных вмешательств и составления..
Пророк Facebook и фондовый рынок (часть 1)
Использование библиотеки Prophet в Facebook для прогнозирования индекса FTSE 100.
Эта статья (часть короткой серии) направлена на ознакомление с библиотекой Prophet, обсуждение ее на высоком уровне и прохождение базового примера прогнозирования индекса FTSE 100. В следующих статьях будет обсуждаться, как именно Prophet достигает своих результатов, как интерпретировать результаты и как улучшить модель. Пожалуйста, прочтите эту статью (моей талантливой коллеги Гавиты) для введения..
Динамические факторные модели в Python
Прогнозирование, снижение размерности и многое другое
Введение
Динамические факторные модели (DFM) — мощный инструмент в эконометрике, статистике и финансах для моделирования данных временных рядов. Они основаны на идее, что большое количество временных рядов можно объяснить небольшим количеством общих факторов. В этой статье мы рассмотрим основы динамических факторных моделей, посмотрим, как их реализовать в Python, и узнаем, что мы можем с ними сделать.
Но прежде чем мы..
Грубый прогноз биткойнов с прогнозированием временных рядов
Прогнозирование временных рядов, что именно это означает?
Прогнозирование временных рядов — это метод, используемый для анализа данных временных рядов с использованием статистики и моделирования для прогнозирования. Прогноз не всегда точен, он может быть приблизительным и его следует рассматривать как вероятность, «вероятность прогнозов может сильно различаться». Качество данных очень важно, «чем полнее данные у нас есть, тем точнее могут быть прогнозы».
Его можно применять в..
Машинное обучение для временных рядов
Наша цель в этой статье — предоставить несколько реальных примеров того, как алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа временных рядов. Несмотря на свою относительную молодость, эта область показала себя многообещающей для успешного применения. В этой лекции мы обсудим методы машинного обучения данных временных рядов, которые изначально не были предназначены для данных временных рядов.
По сравнению с методами прогнозирования, обсуждавшимися в предыдущих статьях, машинное..
Временные ряды - основные понятия перед тем, как начать
Мы всегда хотим знать, что произойдет в будущем, и если мы можем предсказать важную информацию о будущем, это будет еще интереснее.
Мы всегда хотим знать, что произойдет в будущем, и если мы можем предсказать важную информацию о будущем, это будет еще интереснее.
Данные временных рядов - это набор наблюдений, сделанных в течение определенного периода времени. Временные ряды в машинном обучении - это инструмент прогнозирования для прогнозирования предстоящей информации. Он включает в..
