于时间序列预测，ARIMA等传统模型通常是一种流行的选择。虽然这些模型可以证明具有高度的准确性，但它们有一个主要缺点 - 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。让我们看看我们如何使用称为卡尔曼滤波器的模型来潜在地缓解这个问题。 时间序列 我们以货币市场为例。货币对可能会有整体上升趋势，然后在 ...
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2019-05-24 19:22:04
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此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM（或长期短期存储器网络）允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面 ...
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2019-05-24 18:51:27
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一、大数据分析的五个基本方面1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被
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2019-05-19 14:06:08
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1. 摘要 卷积和循环神经网络中的操作都是一次处理一个局部邻域，在这篇文章中，作者提出了一个非局部的操作来作为捕获远程依赖的通用模块。 受计算机视觉中经典的非局部均值方法启发，我们的非局部操作计算某一位置的响应为所有位置特征的加权和。而且，这个模块可以插入到许多计算机视觉网络架构中去。 2. 介绍 ...
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2019-05-16 11:03:47
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1、自回归模型（英语：Autoregressive model，简称AR模型），是统计上一种处理时间序列的方法。 或者也可为 其中： c是常数项； 被假设为平均数等于0，标准差等于 的随机误差值； 被假设为对于任何的t都不变。 文字叙述为：X的当期值等于一个或数个落后期的线性组合，加常数项，加随机误 ...
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2019-05-15 12:30:35
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http://c.biancheng.net/view/1950.html 本节将介绍如何利用 RNN 预测未来的比特币价格。核心思想是过去观察到的价格时间序列为未来价格提供了一个很好的预估器。给定时间间隔的比特币值通过https://www.coindesk.com/api/的 API 下载，以下 ...
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2019-05-13 17:56:43
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数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括数据库技术、统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息提取、图象与信号处理和空间数据分析。 原则上讲，数据挖掘可以在任何类型的信息存储上进行。这包括关系数据库、数据仓库、事务数据库、先进的数据库系统、展平的文件和 Web。先进的数据库系统包括面 ...
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2019-05-10 09:29:17
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摘自： https://pengfoo.com/post/machine-learning/2017-01-24 一、简介 在ARMA/ARIMA这样的自回归模型中，模型对时间序列数据的平稳是有要求的，因此，需要对数据或者数据的n阶差分进行平稳检验，而一种常见的方法就是ADF检验，即单位根检验 二、 ...
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2019-05-08 14:40:00
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在工作效率和时间管理领域，甘特图是元老级别的存在，它起源于第一次世界大战期间，但却没有被用于项目管理和工作计划，而是作为一种计划批量生产的生产规划工具而成熟。它最初通过将时间序列的生产要求与各个项目部分相连接，进一步确定每日生产量。甘特图的简单和易理解让他在战争年代非常受欢迎，直到现在依然会有很多知 ...
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2019-05-05 11:48:07
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在工作效率和时间管理领域，甘特图是元老级别的存在，它起源于第一次世界大战期间，但却没有被用于项目管理和工作计划，而是作为一种计划批量生产的生产规划工具而成熟。它最初通过将时间序列的生产要求与各个项目部分相连接，进一步确定每日生产量。甘特图的简单和易理解让他在战争年代非常受欢迎，直到现在依然会有很多知 ...
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2019-05-05 11:33:12
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