序列

传统的机器学习算法不能捕捉时间序列数据的时间顺序。数据科学家需要执行相关的特征工程，将数据的重要特征捕获到几个指标中。生成大量的时间序列特征并从中提取相关特征是一项耗时且繁琐的工作。,,python的...

交叉验证应用于时间序列需要注意是要防止泄漏和获得可靠的性能估计本文将介绍蒙特卡洛交叉验证。这是一种流行的TimeSeriesSplits方法的替代方法。,,TimeSeriesSplit通常是时间序列...

多变量时间序列包含两个或多个变量，研究这些数据集的目的是预测一个或多个变量，参见下面的示例。,,上图是包含9个变量的多变量时间序列。这些是智能浮标捕捉到的海洋状况。,大多数预测模型都是基于自回归的。这...

,大家经常会遇到一些需要预测的场景，比如预测品牌销售额，预测产品销量。,今天给大家分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。,我们先来了解两个主题：,时间序列分析：时间序列表...

,译者 | 布加迪,审校 | 孙淑娟,本教程将介绍如何使用Python从OpenWeatherMap API获取时间序列数据，并将其转换成Pandas DataFrame。接下来，我们将使用Influ...

大家好，我是小风哥，今天这篇文章会开启动态规划这个主题，动态规划是算法中非常重要的思想之一。,今天的题目是最短公共超序列，如果一个字符串s在删除某些字符后形成t，那么我们说s是t的超序列，现在给定两个...

大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。,,时间序列是（主要）三个组成部分的组合：趋势、季节性和残差/剩余...

时间序列是数据点的序列，通常由在一段时间间隔内进行的连续测量组成。时间序列分析是使用统计技术对时间序列数据进行建模和分析，以便从中提取有意义的信息并做出预测的过程。,,时间序列分析是一个强大的工具，可...

时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型，它通常用于金融、经济学和气象学等领域，经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式,,Pandas是Python中一个强大且流行的数据操作库，特别适合处理...

AsyncSequence 是并发性框架和SE-298[1] 提案的一部分。它的名字意味着它是一个提供异步、顺序和迭代访问其元素的类型。换句话说：它是我们在 Swift 中熟悉的常规序列的一个异步变体...

插入排序，英文名（insertion sort）是一种简单且有效的比较排序算法。,思想：在每次迭代过程中算法随机地从输入序列中移除一个元素，并将改元素插入待排序序列的正确位置。重复该过程，直到所有输入...

周期是数据中出现重复模式所需的时间长度。更具体地说，它是模式的一个完整周期的持续时间。在这篇文章中，将介绍计算时间序列周期的三种不同方法。,,我们使用City of Ottawa 数据集，主要关注的是...

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。,,假设要预测其中一个变量。比如，sparkling wine。如何建立一个模型来进行预测呢？,一种常见的方...

什么是自相关以及为什么它在时间序列分析中是有用的。,在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。,自相关就是...

本文将演示 3 个处理时间序列数据最常用的 pandas 操作,,首先我们要导入需要的库：,本文使用的数据集非常简单。它只有 1 列，名为 VPact (mbar)，表示气候中的气压。该数据集的索引是...

有两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的数字均不相等。例如，序列[1, 2, 3, 4, 5]是某栈的压栈序列，序列[4, 5, 3, 2, 1]是...

我们可以用来更好地理解趋势(或帮助模式识别/预测算法)的一种方法是时间序列平滑。以下传统的方法:,移动平均线——简单、容易、有效(但会给时间序列数据一个“滞后”的观测)，Savitzky-Golay过...

在Python编程中，循环处理是不可避免的，这涉及到两个重要的概念，即可迭代对象和迭代器（Iterable & Iterator）。这个关于迭代的主题，我将分为两到三篇内容来介绍，以帮助你在实...

DeepTime，是一个结合使用元学习的深度时间指数模型。通过使用元学习公式来预测未来，以应对时间序列中的常见问题（协变量偏移和条件分布偏移——非平稳）。该模型是时间序列预测的元学习公式协同作用的一个...