Автоматический выбор модели, обучение и тестирование скрытой марковской модели. Во время моей докторской диссертации. в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе я разработал различные модели для последовательных данных и данных временных рядов. Скрытая модель Маркова (HMM) была одной из первых моделей, которые я использовал, и она работала достаточно хорошо. Я не смог найти никакого учебника или каких-либо рабочих кодов по HMM в Python/MATLAB/R. Я выпускаю Auto-HMM, который..

Мы увидим несколько простых статистических методов, которые используются в реальном мире для прогнозирования временных рядов с помощью Python. Скользящее среднее — это статистика, отражающая среднее изменение ряда данных с течением времени. Существует множество типов скользящих средних. Метод простого скользящего среднего Простая скользящая средняя ( SMA ) – это невзвешенное среднее значение предыдущих k точек данных. Его также называют скользящим средним или скользящим..

Модель ARIMA - один из широко используемых и мощных статистических алгоритмов временных рядов, который можно использовать для анализа и прогнозирования данных временных рядов. ARIMA означает интегрированное скользящее среднее с авторегрессией . Это комбинация двух моделей: авторегрессии и скользящего среднего. Модель ARIMA имеет три параметра: p: это количество лагов авторегрессии. d : это порядок разности, необходимый для получения стационарного ряда. q : это количество..

Использование четырех методов прогнозирования в одном временном ряду для выявления различий в эффективности В наши дни специалисты по обработке данных избалованы выбором, когда дело доходит до выбора метода, который они будут использовать в базе данных. Академическая литература далеко ушла от хорошо известного и когда-то широко использовавшегося метода обыкновенных наименьших квадратов. В отличие от большинства других областей исследований, новые теории и методы обычно относительно..