Публикации по теме 'timeseries'


Зачем использовать K-средние для данных временных рядов? (Часть вторая)
В разделе « Зачем использовать K-средние для данных временных рядов? (Часть первая) «, я даю обзор того, как использовать различные статистические функции и Кластеризацию K-средних для обнаружения аномалий для данных временных рядов. Я рекомендую проверить это, если вы не знакомы ни с одним из них. В этом посте я поделюсь: Код, показывающий, как используются K-средние Почему не следует использовать К-средние для обнаружения аномалий контекстных временных рядов Код,..
Обработка данных временных рядов в TensorFlow
Данные временных рядов — это набор данных, которые связаны друг с другом, где каждое значение основано на предыдущих значениях. При построении модели машинного обучения предсказание следующего шага в будущем на основе более поздних шагов в истории обычно будет точным. Чтобы улучшить обучение в моделях временных рядов, необходимо обрабатывать данные в пакетах последовательностей. Риск утечки данных , поскольку модель должна предсказывать будущее, если мы случайным образом перемешиваем..
Идентификаторы документов с сортировкой по времени в Cloudant
Создание идентификатора документа, который будет уникальным и сортируемым по времени Поле _id документа базы данных Cloudant должно быть уникальным. Когда вы создаете документ и оставляете поле _id пустым, база данных создаст его за вас: Созданные Cloudant _id поля имеют длину 32 символа и полностью состоят из цифр и строчных букв. Они уникальны или, по крайней мере, имеют незначительную вероятность столкновения, поскольку представляют собой длинную псевдослучайную строку..
Pyro прогнозирование сверху вниз | Случай применения
Соедините точки во времени и прогнозируйте с уверенностью (-интервалы). Вы когда-нибудь задумывались, как учесть неопределенности в прогнозах временных рядов? Вы когда-нибудь думали, что должен быть способ генерировать точки данных из ранее увиденных данных и делать выводы о достоверности? Я знаю, что есть. Если вы хотите создавать модели, которые фиксируют вероятности и сохраняют уверенность, мы рекомендуем использовать фреймворк вероятностного программирования, такой как Pyro..
Полное введение в анализ временных рядов (с R):: Введение в операторы временных рядов
В последней статье мы исследовали некоторые полезные свойства линейных процессов, в том числе Теорему Вольда о представлении , а также очень полезную характеристику функции автоковариации любого линейный процесс. В этой статье мы немного вернемся назад и получим представление о различных операторах , которые мы видели до сих пор, и дадим краткую иллюстрацию того, насколько они могут быть полезны при работе с запутанными вычислениями, связанными с временными рядами. . Если вы..
Приток БД
Здесь2cOde#59/2017 Накапливай — Анализируй — Действуй решения: СУБД: InfluxDB База данных временных рядов для обработки высоких нагрузок по записи и запросу настройка InfluxDB для хранения данных в течение определенного периода времени, автоматического истечения срока действия и удаления любых нежелательных данных из системы. SQL-подобный язык запросов InfluxDB is a Time Series Database built from the ground up to handle high write & query loads. InfluxDB..
Предварительная обработка для прогнозирования временных рядов
В последних двух статьях мы много обсуждали, как прогнозировать временные ряды - многомерные или одномерные (ссылки ниже !!). Но ждать! А как насчет предварительной обработки? Прежде чем приступить к прогнозированию, мы должны понять, насколько важна предварительная обработка временных рядов. Это может сделать или опровергнуть ваши прогнозы. Итак, давайте рассмотрим некоторые важные шаги предварительной обработки временных рядов - Прежде всего преобразуйте столбец Date в тип..