Запитання з тегом «time-series»

Проблема, з якою я маю справу, - передбачення значень часових рядів. Я дивлюся по одному часовому ряду і, спираючись, наприклад, на 15% вхідних даних, я хотів би передбачити його майбутні значення. Поки що я натрапив на дві моделі: LSTM (довготривала короткочасова пам'ять; клас періодичних нейронних мереж) АРІМА Я спробував обидва …

64 time-series  deep-learning  rnn  prediction 

Які спільні / найкращі практики для обробки даних про час застосування машинного навчання? Наприклад, якщо в наборі даних є стовпець із часовою позначкою події, наприклад "2014-05-05", як ви можете витягти корисні функції з цього стовпця, якщо такі є? Спасибі заздалегідь!

45 machine-learning  time-series  feature-selection 

читав трохи про LSTM та їх використання для часових рядів, і це було цікаво, але важко водночас. Одне, що у мене виникли труднощі з розумінням, - це підхід до додавання додаткових функцій до того, що вже є переліком функцій часових рядів. Припустимо, що у вас є такий набір даних так: …

43 machine-learning  neural-network  deep-learning  time-series 

Фон Я працюю над набором даних часових рядів показань лічильника енергії. Тривалість серії варіюється в залежності від метра - для одних у мене кілька років, інших - лише кілька місяців і т. Д. Багато хто демонструє значну сезонність, а часто і багатошаровість - протягом дня, тижня чи року. Однією з …

22 data-mining  clustering  time-series  beginner 

У цьому посиланні на "Стаціонарність та диференціювання " було зазначено, що такі моделі, як ARIMA, потребують стаціонарного часового ряду для прогнозування, оскільки його статистичні властивості, такі як середнє значення, дисперсія, автокореляція тощо, є постійними у часі. Оскільки RNN мають кращу здатність до вивчення нелінійних зв’язків ( як зазначено тут: Обіцяння …

20 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

Якщо у мене є роздрібний магазин і є спосіб виміряти кількість людей, що заходять у мій магазин щохвилини, і позначити ці дані, як я можу передбачити майбутній рух пішки? Я вивчив алгоритми машинного навчання, але не впевнений, який саме використовувати. За моїми тестовими даними, річна тенденція за рік є більш …

18 machine-learning  time-series 

Чи є комплексний пакет із відкритим кодом (бажано в пітоні чи R), який можна використовувати для виявлення аномалії у часових рядах? Існує однокласний пакет SVM в scikit-learn, але це не для даних часових рядів. Я шукаю більш складні пакети, які, наприклад, використовують байєсівські мережі для виявлення аномалії.

17 python  time-series  anomaly-detection 

Яку стабільну бібліотеку Python можна використовувати для реалізації прихованих моделей Маркова? Мені потрібно, щоб це було досить добре зафіксовано, тому що я ніколи не використовував цю модель раніше. Як варіант, чи існує більш прямий підхід до аналізу часових рядів набору даних за допомогою HMM?

15 python  time-series  markov-process 

Я намагаюся створити нейронну мережу, використовуючи часовий ряд як вхідний, щоб тренувати її на основі типу кожної серії. Я читав, що за допомогою RNN можна розділити вхід на партії та використовувати кожну точку часового ряду на окремі нейрони та врешті тренувати мережу. Що я намагаюся зробити, це використовувати декілька часових …

14 time-series  rnn 

Чи існує метод обчислення інтервалу прогнозування (розподілу ймовірностей) навколо прогнозу часових рядів з нейронної мережі LSTM (або іншої періодичної)? Скажімо, наприклад, я прогнозую 10 зразків у майбутнє (t + 1 до t + 10), виходячи з останніх 10 спостережуваних вибірок (t-9 до t), я б очікував, що прогноз при t …

14 machine-learning  deep-learning  time-series  prediction  lstm 

У мене є кадр даних, який, серед іншого, містить стовпчик кількості минулих мілісекунд з 1970-1-1 років. Мені потрібно конвертувати цей стовпець ints у дані часових позначок, тому я можу в кінцевому підсумку перетворити його у стовпчик даних timetime, додавши серію стовпців часової мітки до серії, яка повністю складається зі значень …

13 python  time-series  data-cleaning  pandas 

У мене є текстові документи, які містять переважно списки предметів. Кожен елемент - це група з декількох маркерів різних типів: ім’я, прізвище, прізвище, день народження, номер телефону, місто, окупація тощо. Маркер - це група слів. Елементи можуть лежати на кількох рядках. Елементи з документа мають приблизно однаковий синтаксис лексеми, але …

13 data-mining  clustering  text-mining  time-series  correlation 

Мені потрібна допомога щодо того, яким повинен бути наступний крок у алгоритмі, який я розробляю. Через NDAs я не можу розкрити багато, але я постараюся бути загальним і зрозумілим. В основному, після кількох кроків в алгоритмах, я маю це: Для кожного клієнта, який я маю, і події, які він проводить …

12 classification  clustering  time-series 

Я маю суцільну змінну, відібрану вибірку протягом року з нерегулярними інтервалами. Деякі дні мають більше одного спостереження на годину, а інші періоди нічого не мають. Це ускладнює виявлення закономірностей у часових рядах, оскільки деякі місяці (наприклад, жовтень) є дуже вибірковою, а інші - ні. Моє питання - який найкращий підхід …

12 neural-network  time-series  regression 

Я шукаю бібліотеку / інструмент, щоб візуалізувати, як змінюється соціальна мережа, коли до неї додаються нові вузли / краї. Одним із існуючих рішень є SoNIA: Social Animator Image Animator . Це дозволяє вам зробити фільми , як цей . Документація SoNIA говорить про те, що вона наразі зламана, і, крім …

12 social-network-analysis  time-series  javascript  visualization