Публикации по теме 'time-series-analysis'
Прогнозирование энергопотребления с использованием данных временных рядов — Проект сквозного машинного обучения с использованием…
Модель ML для прогнозирования будущего энергопотребления с использованием данных временных рядов и стратегии множественного вывода.
Краткое содержание
Я создал модель машинного обучения, которая может делать прогнозы на будущее на основе исторических данных о том, сколько энергии будет потребляться в данном месте в мегаваттах (МВт). Такое раннее прогнозирование будущих потребностей может помочь компаниям соответствующим образом планировать свои действия.
Мне удалось снизить MAPE..
SVM в Kernel Trick, деревья решений и временные ряды в ML
Общая идея приведенных выше алгоритмов ML
Трюк с ядром
Чтобы избежать проблемы логистической регрессии, способ получения нелинейных границ классификации. Проекция данных в многомерное пространство, т.е. добавление большего количества столбцов к данным.
Проецирование данных с прямой линии на нелинейную границу.
Нелинейные комбинации существующих столбцов. Проецирование ваших данных из более низкого в более высокое размерное пространство. Так что данные линейно разделимы...
Машины прочно вошли в нашу жизнь.
Машины прочно вошли в нашу жизнь. Сейчас мы живем в такой фазе, когда жизнь без машин кажется невозможной. С того момента, как мы просыпаемся и до сна, мы находимся в контакте с машинами. Они помогают в различных задачах, а в некоторых случаях автоматизируют их, облегчая работу людей. Поддержание машин в надлежащем состоянии имело бы такое большое значение. В этом блоге описываются технологии обслуживания машин.
Машины не бесконечно хороши. Они ухудшаются с течением времени, когда..
8 визуализаций с Python для обработки нескольких данных временных рядов
Идеи визуализации, чтобы избежать перекрытия линий на графике нескольких временных рядов
Доктор. Странно , вымышленный персонаж, мой любимый супергерой. Одна из его невероятных способностей - видеть возможности событий. Было бы круто, если бы я мог видеть много вещей одновременно, как он. На самом деле, я могу сделать это, не обладая суперсилой. Достаточно правильного типа визуализации и Python.
Несколько данных временных рядов
График временных рядов с одной линией является..
ARMA и ARIMA для серии Time
ARMA и ARIMA для временных рядов
AR (авторегрессивная модель) порядок P:
Выходная переменная линейно зависит от своих предыдущих значений.
p - порядок, c - константа, эпсилон: шум
MA (скользящее среднее) q порядка:
Выходная переменная зависит от ошибок предыдущих терминов.
e(t-1),e(t-2) …являются скользящими средними в рекурсивной форме (где новый член добавляется каждый раз, а затем берется их среднее значение)
ARMA (P,q):
Это объясняет связь временного ряда..
Полное руководство по условиям взаимодействия в прогнозировании временных рядов
Полное руководство по условиям взаимодействия в прогнозировании временных рядов
Узнайте, как улучшить соответствие ваших линейных моделей, сделав их более гибкими к изменениям тенденций.
Моделирование данных временных рядов может быть сложным (и увлекательным) из-за присущей ему сложности и непредсказуемости. Например, долгосрочные тренды во временных рядах могут резко измениться из-за определенных событий. Вспомните начало глобальной пандемии, когда такие предприятия, как..
Прогнозирование уровня инфляции с учетом процентной ставки с использованием векторной модели авторегрессии
Одно из посланий, переданных моим отцом некоторое время назад, заключалось в том, чтобы выработать привычку документировать нашу работу до сих пор. И да, это мой последний проект, который я задокументирую для совместного обучения.
Я понимаю, что 2022 год значительно отличается от предыдущих лет. После того, как в начале 2020 года мир потрясла глобальная пандемия вируса COVID-19, было предсказано, что 2022 год станет началом восстановления мировой экономики.
С точки зрения экономики..
