Prophet: 时间序列预测库 / 开普饭

各位客官姥爷好,欢迎回来.上节我们总结了Pandas在数据分析应用过程的部分知识点,我们这节紧接着这些内容,再来看一些常见的用法. 01 向量运算我们这边先新建一个Dataframe import ...

作者:杰少 NeuralProphet 简介几乎绝大多数做时间序列的朋友都了解Facebook的Prophet模型,因为其在准确性.可解释性等方面有着良好的性能,而且可以为用户自动化许多元素(如超参 ...

Python办公自动化实践1:从多个excel表中提取数据并汇总到一个工作表页中,表格,抽取,sheet 发表时间:2020-04-26 问题:从当前目录或子目录中查询符合条件的excel表格,并从这 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22673 方法 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测.基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型,结合了趋势.季节性 ...

在Python里面,使用Pandas里面的DataFrame来存放数据的时候想要把数据集进行shuffle会许多的方法,本文介绍两种比较常用而且简单的方法. 应用情景: 我们有下面以个DataFram ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=7692 预测通常被认为是报告的发展.报告可以帮助我们回答,发生了什么事?预测有助于回答下一个逻辑问题,将会发生什么? Prophet的目的是&quo ...

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 ...

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 ...

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=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 ...

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 ...

Prophet: 时间序列预测库