Публикации по теме 'time-series-analysis'
Нарушение ARIMA (прогнозирование временных рядов)
Мы часто слышим об ARIMA, когда хотим использовать Анализ временных рядов набора данных. Итак, давайте сначала начнем с того, что такое данные временных рядов и прогнозирование , прежде чем углубляться в ARIMA.
Данные временных рядов - это набор значений, которые переменная принимает в разное время. Пример: количество заказов, размещенных через Swiggy или Zomato в день или месяц, или наше сердцебиение в минуту.
Прогнозирование означает прогнозирование с целью..
Прогноз загрязнения воздуха в Сеуле на основе функциональных возможностей различных моделей машинного обучения
Загрязнение воздуха вызывает озабоченность в современном мире, а тема глобального потепления вызвала немало споров с несколькими фактами и цифрами. В целом загрязнение воздуха ежегодно приводит к гибели около 7 миллионов человек во всем мире и является одним из крупнейших экологических рисков в мире. По оценкам, потери производительности и ухудшение качества жизни, вызванные загрязнением воздуха, обходятся мировой экономике примерно в 5 триллионов долларов в год.
С математической точки..
Корпорасьон Фаворита Прогнозирование продаж бакалейных товаров - Часть 2
В этой части блога мы увидим, как создать конвейер данных для прогнозирования продаж, используя имеющуюся у нас информацию. Если вы не просматривали первый блог, предложите вам щелкнуть здесь и просмотреть его, только после прочтения первой части все в этой части будет иметь смысл.
Давайте быстро перейдем к сбору данных:
Прежде чем создавать функции и складывать данные, мы учитываем несколько вещей:
Из EDA мы действительно увидели, что цены на нефть не повлияли на продажи,..
Построение RNN, LSTM и GRU для временных рядов с использованием PyTorch
Построение RNN, LSTM и GRU для временных рядов с использованием PyTorch
Возвращаясь к десятилетней проблеме с новым набором инструментов
Исторически сложилось так, что в прогнозировании временных рядов преобладали линейные и ансамблевые методы, поскольку они хорошо изучены и очень эффективны для решения различных проблем при поддержке с помощью проектирования функций. Отчасти по этой причине глубокому обучению в некоторой степени пренебрегали; Другими словами, он оказал меньшее..
Лучший (Facebook) пророк
Prophet — это алгоритм прогнозирования (т. е. специфичный для временных рядов), открытый Facebook в феврале 2017 года и принадлежащий к семейству алгоритмов GAM .
Пророк был разработан для решения типичных задач Facebook , таких как прогнозирование действий пользователей в различных частях их приложения или определение приоритетов при разработке функций. Таким образом, он удобен для задач прогнозирования, связанных с несколькими сезонами и особыми событиями (однодневными..
Алгоритмические торговые стратегии
Алгоритмическая торговля направлена на устранение человеческого фактора и вместо этого следует заранее определенным стратегиям, основанным на статистике, которые могут выполняться компьютерами круглосуточно и без выходных с минимальным контролем. Компьютеры могут предложить множество преимуществ по сравнению с людьми-трейдерами. Во-первых, они могут оставаться активными весь день без сна. Они также могут точно анализировать данные и реагировать на изменения за миллисекунды. Короче..
Покажите мне данные: 8 потрясающих источников временных рядов
Изучение методов временных рядов станет все более важным для любого серьезного специалиста по данным или инженера по машинному обучению. Вот несколько вещей, которые следует учитывать, и несколько наборов данных для начала.
Что такое временной ряд?
Важной характеристикой данных временных рядов является то, что они представляют собой набор наблюдений за точками данных, которые хранятся с привязкой к их времени. Эти наблюдения с непрерывными отметками времени часто собираются вместе с..
