Публикации по теме 'timeseries'


Изучите RCNN с помощью этого набора данных игрушек
Вот набор данных, который поможет продемонстрировать, когда рекуррентная сверточная нейронная сеть (RCNN) превосходит своего единовременного аналога, сверточную нейронную сеть (CNN). Немного грунтовки Рекуррентные модели - это модели, специально разработанные для использования последовательности данных при прогнозировании (например, прогнозирующий индикатор фондового рынка, который использует последовательность точек данных за последние 3 дня). Сверточные модели - это модели,..
𝐃𝐞𝐞𝐩 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐈𝐬 𝐖𝐡𝐚𝐭 𝐘𝐨𝐮 𝐃𝐨 𝐍𝐨𝐭 𝐍𝐞𝐞𝐝
Если только у вас нет тонны достоверных данных и десятков ведущих докторов наук, работающих над прогнозированием более десяти лет, как это делают Amazon и Alibaba . Обновление за ноябрь 2022 года: в крупномасштабном исследовании, проведенном Nixtla , было подтверждено, что методы глубокого обучения не смогли превзойти простой набор эконометрических и статистических методов, что привело к увеличению стоимости в 25 000 раз (0,05 цента для ансамбля эконометрики/статистики против 11 000..
Полное введение в анализ временных рядов (с R) :: линейные процессы II
В прошлый раз мы остановились на представлении линейных процессов в терминах оператора обратного сдвига: где Psi - многочлен такой, что , и мы сказали, что это представление будет полезно позже, особенно при работе с моделями ARMA, ARIMA и SARIMA. На этот раз мы продолжим изучение некоторых важных свойств и концепций, связанных с линейными процессами. Начнем с простого, но наглядного примера! MA(p) Как вы, возможно, догадались из процесса MA (1), MA (p) - это просто..
Временные ряды в природе: прогнозирование уровня воды водно-болотных угодий
Прогнозирование уровня воды стало ключевым направлением деятельности политиков в 21 веке, поскольку климат становится более нестабильным, а спрос растет. Правительства сталкиваются с трудными компромиссами между сельскохозяйственным, экологическим, промышленным и муниципальным использованием воды. Наука о данных играет все большую роль в этом секторе. Я просматриваю документ, в котором рассматриваются некоторые из новейших методов и найден оригинальный способ прогнозирования уровня..
Введение в python в науке о данных с примерами
Python — один из самых популярных языков программирования для науки о данных, и на то есть веские причины. Его простой и удобный для изучения синтаксис в сочетании с широким набором библиотек и инструментов делают его отличным выбором для анализа данных и машинного обучения. В этой статье мы познакомим вас с возможностями Python в науке о данных и приведем примеры того, как его можно использовать в реальных приложениях. Гибкость и удобочитаемость Python делают его популярным выбором..
Анализ данных временных рядов в Pandas
В моих предыдущих уроках мы рассматривали инструменты подготовки и визуализации данных, такие как Numpy , Pandas , Matplotlib и Seaborn. В этом руководстве мы узнаем о временных рядах, почему это важно, ситуациях, в которых нам нужно будет применить временные ряды, и, в частности, мы узнаем, как анализировать данные временных рядов с помощью Pandas. Что такое временные ряды Временной ряд - это набор точек данных или наблюдений, выполненных в определенное время, обычно с равными..
Краткое руководство по нечетким временным рядам
Вступление Анализ временных рядов и методы прогнозирования незаменимы в нескольких областях, например, в технике, медицине, экономике, метеорологии и т. Д. Существует несколько методов анализа и прогнозирования, от традиционных и освященных статистических инструментов (ARMA, ARIMA, SARIMA, Holt-Winters и т. Д.) До новых инструментов вычислительного интеллекта (рекуррентные нейронные сети, LSTM, GRU и т. Д.). Не существует идеального метода, ни тот, который я собираюсь здесь..