Запитання з тегом «time-series»

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Я прототипую додаток, і мені потрібна мовна модель, щоб обчислити здивування в деяких створених пропозиціях. Чи є якась навчена мовна модель в python, яку я можу легко використовувати? Щось на кшталт простого model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Google Trends повертає щотижневі дані, тому мені доведеться знайти спосіб їх об'єднання зі своїми щоденними / щомісячними даними. Що я зробив досі, це перебити кожну серію на щоденні дані, наприклад: від: 2013-03-03 - 2013-03-09 37 до: 2013-03-03 37 2013-03-04 37 2013-03-05 37 2013-03-06 37 2013-03-07 37 2013-03-08 37 2013-03-09 37 …

11 time-series 

Я часто будую модель (класифікацію чи регресію), де у мене є деякі змінні прогнози, що є послідовностями, і я намагаюся знайти рекомендації щодо техніки для їх узагальнення найкращим чином для включення в якості предикторів до моделі. Як конкретний приклад, скажімо, будується модель, яка передбачає, чи клієнт покине компанію протягом наступних …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито 5 років тому . Здається, що більшість мов мають деяку кількість бібліотек наукових обчислень. Python має Scipy Rust …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Я вивчаю, як користуватися Керасом, і я мав розумний успіх у моєму маркованому наборі даних, використовуючи приклади на глибоке навчання Chollet для Python . Набір даних становить ~ 1000 часових рядів довжиною 3125 з 3 потенційними класами. Я хотів би вийти за рамки базових щільних шарів, які дають мені приблизно …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

Я новачок у ML та TensorFlow (я почав близько декількох годин тому), і я намагаюся використовувати його для прогнозування наступних кількох точок даних у часовій серії. Я беру свій внесок і роблю це з цим: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

Чи можна застосовувати навчання посилення для прогнозування часових рядів?

9 time-series  reinforcement-learning  forecasting 

У мене є набір даних, що складається з часових рядів (8 балів) з приблизно 40 вимірами (тому кожен часовий ряд - 8 на 40). Відповідний результат (можливі результати для категорій) - це 0 або 1. Який був би найкращий підхід до проектування класифікатора часових рядів з кількома розмірами? Моя початкова …

9 classification  time-series  pca