使用 AutoML 进行时间序列预测 / 开普饭

原文链接 :http://tecdat.cn/?p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型. 与回归预测建模不同,时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性. 用于处理序列依赖性 ...

LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...

昨天我们讲解了进化树构建的数据下载以及利用mega进行数据的比对:进化树构建的基本过程(上).今天我们就来讲解一下如何利用利用mega构建简单的进化树. PART3 最优模型选择点击Data中的Ph ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20335 在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术.我们演示有关温度预测问题的三个概念,我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数 ...

kaggle竞赛宝典干货作者:杰少 Deep Transformer Models for TSF 简介 Transformer技术在诸多问题,例如翻译,文本分类,搜索推荐问题中都取得了巨大的成功 ...

介绍一篇对抗学习最新论文 Meta Adversarial Training ,作者来自德国博世公司. 引言深度学习模型中一个很致命的弱点就是它容易遭到对抗样本攻击.在真实物理世界中,通用对抗样本可 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23902 递归神经网络被用来分析序列数据.它在隐藏单元之间建立递归连接,并在学习序列后预测输出. 在本教程中,我们将简要地学习如何用R中的Keras ...

长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络,可以成功地训练非常大的体系结构. 什么是LSTM? LSTM代表长短期记忆网络,在深度学习领域使用.它是各种循环神经网络(RNN),能够 ...

一本书教会你分分钟搞定数据分析! 人们无法知道股票市场在明天是涨是跌,可是会通过以往已有的表现判断未来的走势而做出决策.人们无法预知房地产市场在未来五年是怎样的,同样会通过以往的表现和已知的信息做投资 ...

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个 ...

prophet是facebook开源的python预测库,该库的api设计与sklearn很像,也是分为fit方法和predict方法. prophet库可以帮助我们进行 Saturating For ...

邮箱:econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 背景知识:1.机器学习之KNN分类算法 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8145 顾名思义,时间序列数据是一种随时间变化的数据类型.例如,24小时内的温度,一个月内各种产品的价格,一年中特定公司的股票价格.诸如长期短期记忆 ...

原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 和宏观经济数据不同,金融市场上多为高频数据,比如股票收益率序列.直观的来说 ,后者是比前者"波动"更多且随机波动的序列 ...

使用 AutoML 进行时间序列预测