Публикации по теме 'time-series-analysis'
Краткое руководство по глубокому обучению для многоуровневой классификации временных рядов
Работа с данными временных рядов довольно громоздка, учитывая разнообразие компонентов в данных и шаги, которые необходимо предпринять при подготовке данных для обучения из дампа необработанных данных. Более того, использование моделей машинного обучения или глубокого обучения в такой форме данных довольно сложно, особенно если вы новичок в этой области. В этой статье я хочу поделиться своими наблюдениями и несколькими советами о том, как решить некоторые из основных проблем в..
Анализ временных рядов и прогнозирование
Понятие временных рядов используется во многих отраслях и областях исследований. Их тысячи в таких отраслях, как торговля, технологии, здравоохранение, энергетика и финансы. Учитывая неотъемлемый элемент времени в трейдинге и финансовые/экономические показатели, этот раздел посвящен финансовой отрасли. Прибыль бизнеса с течением времени или другие измеренные ключевые показатели эффективности являются отличным примером данных временных рядов. Следовательно, методы анализа временных рядов,..
Обнаружение тенденций в данных временных рядов с использованием Python
Раскрытие возможностей анализа временных рядов Python: выявление скрытых тенденций среди потока данных, выявление иголок в стоге сена временных рядов.
В этой статье мы обсудим, как обнаруживать тенденции в данных временных рядов с помощью Python, что может помочь выявить интересные закономерности среди тысяч временных рядов, особенно на сложном рынке нефти и газа. Однако, благодаря мощи Python и объединенным силам линейной регрессии и статистики Кендалла Тау, мы можем преодолевать..
Прогнозирование временных рядов с использованием модели TBATS
Мультисезонность Модель прогнозирования временных рядов с кодами Python и R
Введение
Прогнозирование временных рядов относится к использованию модели для прогнозирования будущих значений на основе ранее наблюдаемых значений. Многие исследователи знакомы с прогнозированием временных рядов, но испытывают трудности с конкретными типами данных временных рядов. Одним из таких типов данных являются данные с учетом сезонности . Может присутствовать много типов сезонности (например,..
Концепции и методы прогнозирования временных рядов с примерами реализации
Прогнозирование временных рядов — это процесс использования исторических данных для предсказания будущих событий. Данные временных рядов относятся к данным, которые собираются с течением времени и обычно используются для моделирования и прогнозирования тенденций, закономерностей и поведения. Существует множество подходов к прогнозированию временных рядов, включая статистические методы и методы машинного обучения.
Одним из распространенных статистических методов прогнозирования временных..
Как разработать модель предварительного обучения (TSFormer) для временных рядов?
В последнее время было предпринято множество попыток решения задач НЛП (обработка естественного языка), и в большинстве из них используется предварительно обученная модель. Канал задач НЛП — это в основном данные, созданные людьми, полные плодотворной и превосходной информации, которую почти можно считать единицей данных. В прогнозировании временных рядов мы можем чувствовать нехватку таких предварительно обученных моделей. Почему мы не можем использовать это преимущество во временных..
