第一部分：从RNN到LSTM 1、什么是RNN RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无 ...
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2019-06-15 20:42:48
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Python学习教程（Python学习路线）：Pandas库基础分析-详解时间序列的处理 ...
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2019-06-11 11:00:11
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以下内容是个人参考网上的学习资料以及自己的理解进行总结的 1、循环神经网络的介绍具体看 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 深度神经网络无法利用数据中时间序列信息，循环神经网络应势而生。循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据，它最擅长解决的 ...
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2019-06-10 00:01:05
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dropna默认丢失任何含有缺失值的行。 你可能希望丢弃含有NA的行或列，传输how='all'将只丢弃含有NA的行。 要用这种方式丢弃列，只需要传入axis=1即可。 另一个滤除DataFrame行的问题涉及时间序列数据，假设你只想留下一部分观测数据，可以用thresh参数实现此目的。 你可能不想 ...
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2019-06-08 18:59:24
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<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱（比如博主）利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型； --><!--定义：人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系，f(x)=W1X1+ ...
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2019-06-06 20:55:33
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有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易，各领域的应用，但比较广泛，不深刻，讲硬件的部分可以作为入门人的参考。《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的 ...
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2019-06-04 19:10:11
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欲直接下载代码文件，关注我们的公众号哦！查看历史消息即可！ 0. 前言 在机器学习里，我们对时间序列数据做预处理的时候，经常会碰到一个问题：有多个时间序列存在多个表里，每个表的的时间轴不完全相同，要如何把这些表在时间轴上进行对齐，从而合并成一个表呢？尤其是当这些表都存在数据库里，而且超级超级大的时候 ...
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2019-06-01 12:39:29
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Python是一门比较全面与平衡的语言，既能满足包括web在内的系统应用的开发，又能满足数据统计分析等数学领域的计算需求，同时也能作为胶水语言跟其它开发语言互通融合。在数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既能精于计算又能保持性能，对于时间序列数据的处理展现了简单便捷的优势。下面是有关金融分 ...
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2019-05-30 01:08:51
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Grafana是可视化的时间序列的基础设施和应用程序指标领先的图形和仪表盘构建的，但在许多其他领域，包括工业传感器，家庭自动化，天气和过程控制使用。它为您的团队和全世界提供了一种强大而优雅的方式来创建，探索和共享仪表板和数据。 在本教程中，您将学习如何将Prometheus作为数据源添加到Grafa ...
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2019-05-29 22:09:08
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工作中遇到的一个问题: 统计各地区新能源汽车的充电时长 数据来源是北理新源的单日全球的运行数据。 这里仅统计北上广重庆四个地区的 数据处理的代码就省略了 需要整理好的是4个dataframe 分别是对应上述4个城市的: 例: 这时候我们需要提取其中的时间序列统计所有vid的 充电状态为1的第一个时间 ...
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2019-05-27 16:28:02
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