Продемонстрируйте точность модели машинного обучения временных рядов для канареечного анализа развертываний. Модель Имея 2 временных ряда одинаковой длины и выборку с одинаковой частотой, определите следующее: Они похожи , если модели временных рядов похожи, а значения находятся в допустимом диапазоне отклонений. Они несходны , если шаблоны различаются или значения находятся за пределами допустимого диапазона отклонений. Допустимый диапазон отклонений выводится моделью из..

Метод декомпозиции временных рядов с ускорением градиента TLDR: ThymeBoost сочетает традиционный процесс декомпозиции с повышением градиента, чтобы обеспечить гибкую структуру временных рядов для анализа тенденций/сезонности/экзогенных факторов и прогнозирования. прочь. Весь код живет здесь: ThymeBoost Github Вот новейшая статья из серии: Конкуренция M4 с ThymeBoost . Мотивирующий пример Традиционная декомпозиция временных рядов обычно включает в себя последовательность..

Изучение моделирования временных рядов Как анализировать несколько переменных временных рядов Моделирование временных рядов с помощью кода Python Добро пожаловать назад! Это 3-й пост в серии постов, посвященный анализу и моделированию данных временных рядов с помощью кода Python. В 1-м посте мы обсудили фундаментальную статистику: Моделирование временных рядов с помощью кода Python: фундаментальная статистика . Вторая публикация посвящена анализу одной переменной временного..

Проработано с примерами Стохастический процесс - это набор случайных величин, которые индексируются некоторыми математическими наборами. То есть каждая случайная величина случайного процесса однозначно связана с элементом в наборе. Набор, который используется для индексации случайных величин, называется набором индексов , а набор случайных величин образует пространство состояний . Стохастический процесс можно классифицировать разными способами на основе пространства..