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《应用时间序列分析:R软件陪同》——第 3 章 一元时间序列数据的拟合及预测 3.1 一些估计和预测方法的基本数学原理

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中 第3章,第3.1节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:271 回复:0

基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

还在为设计多输入变量 神经网络模型发愁?来看看大神如何解决基于Keras LSTM多变量 时间 序列 预测问题!文末附源码!更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloudLSTM是一种 时间递归神经网络,它出现 原因 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 【方向】 浏览:8718 回复:1

《中国人工智能学会通讯》——3.22 基于时间序列建模的预测方法

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中 第3章,第3.22节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。###3.22 基于 时间 序列建模 预测方法基于 时间 序列建模 预测方法主要关注用户生成内容传播 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 知与谁同 浏览:131 回复:0
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基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

还在为设计多输入变量 神经网络模型发愁?来看看大神如何解决基于Keras LSTM多变量 时间 序列 预测问题!文末附源码!更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud适合多输入变量 神经网络模型一直让开发人员很头痛 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 善思变者 浏览:640 回复:0

手把手教你用 Python 实现针对时间序列预测的特征选择

变量进行特征选择。本教程共分为如下六个部分:1. 载入每月汽车销量数据集:即载入我们将要使用 数据集。2. 平稳化:讲述如何使数据集平稳化,以便于后续 分析和 预测。3. 自相关图:讲述如何创建 时间 序列数据 相关图。4. 时间 序列到 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:212 回复:0

时间序列预测教程:如何利用 Python 预测波士顿每月持械抢劫案数量?

Jason Brownlee: 时间 序列 预测法是一个过程,而获得良好 预测结果 唯一途径是实践这个过程。在本教程中,您将了解如何利用Python语言来 预测波士顿每月持械抢劫案发生 数量。本教程所述为您提供了一套处理 时间 序列 预测问题 框架,包括 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:238 回复:0

时间序列预测教程;OpenAI 谈对抗样本:自然语言处理入门 | AI 开发者日报

Jason Brownlee 时间 序列 预测教程 AI 开发者日报" href="//static.leiphone.com/uploads/new/article/740_740/201702/58a6963a76f23.png ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:236 回复:0

使用时间序列分解模型预测商品销量

商品销量 预测是企业制定运营策略 一个重要依据,在激烈 竞争环境中,企业如何 预测零售商品 销量并根据销量制定运营策略?本课程帮助学员了解销量 预测 概念和特点,带给企业 利益,介绍目前主流 预测方法和优缺点,教会学员使用价格弹性 时间 序列法,进行定量 预测 ...
来自: 开发者社区 > 大学 作者: 阿里云大学

如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

基本方法之一。在TFTS中,已经实现了一个自回归模型。使用AR模型训练、验证并进行 时间 序列 预测 示例 程序为train_array.py。train_array.py地址:https://github.com/hzy46/TensorFlow ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 行者武松 浏览:5 回复:0

如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

AR模型)是统计学上处理 时间 序列模型 基本方法之一。在TFTS中,已经实现了一个自回归模型。使用AR模型训练、验证并进行 时间 序列 预测 示例 程序为train_array.py。先建立一个train_input_fn:x=np.array(range ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:107 回复:0

独家 | 教你使用简单神经网络和LSTM进行时间序列预测(附代码)

作者基于波动性标准普尔500数据集和Keras深度学习网络框架,利用python代码演示RNN和LSTM RNN 构建过程,便于你快速搭建 时间 序列 预测模型。翻译:张玲校对:丁楠雅文章来源:微信公众号 数据派THU本文约1500字,建议阅读5分钟 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 1168562833233928 浏览:53 回复:0

怎么用机器学习模型做时间序列预测?

看了下 时间 序列 预测算法,大家一般都是用 Arima,但是Arima是一维 ,也就是说只能用历史 客流量数据,那其他 数据怎么用呢?想了好久都没想明白,怎么把其他 数据用起来。看到论坛里好多人用了xgboost,做回归么?但是 预测集啥特征数据都没有。求解释。 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: data_killer 浏览:8184 回复:9

R语言时间序列分析之ARIMA模型预测

R语言 时间 序列分析之ARIMA模型 预测 今天学习ARIMA 预测 时间 序列。 指数平滑法对于 预测来说是非常有帮助 ,而且它对 时间 序列上面连续 值之间相关性没有要求。但是,如果你想使用指数 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: nieson 浏览:3070 回复:0

教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM(附代码、数据集)

长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量 问题,这为 时间 序列 预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量 时间 序列 预测 LSTM 模型。诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络 神经神经网络几乎可以无缝建 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 技术小能手 浏览:199 回复:0

ARIMA模型实例讲解:时间序列预测需要多少历史数据?

时间 序列 预测,究竟需要多少历史数据?显然,这个问题并没有一个固定 答案,而是会根据特定 问题而改变。在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同 历史数据,对 时间 序列 预测问题展开讨论,探究历史数据对 ARIMA 预测模型 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:138 回复:0

使用时间序列分解模型预测商品销量

商品销量 预测是企业制定运营策略 一个重要依据,在激烈 竞争环境中,企业如何 预测零售商品 销量并根据销量制定运营策略?本课程帮助学员了解销量 预测 概念和特点,带给企业 利益,介绍目前主流 预测方法和优缺点,教会学员使用价格弹性 时间 序列法,进行定量 预测 ...
来自: 开发者社区 > 大学 作者: 阿里云大学

Facebook开源时间序列内存数据库Beringei,追求极致压缩率——如果是int根据大多数时间序列中的值与相邻数据点相比并没有显著的变化,只要使用XOR将当前值与先前值进行比较,然后存储发生变化的比特。最终,该算法将整个数据集至少压缩了90%

实时并精确 监控,以便在第一 时间发现、诊断、处理出现 问题。Facebook使用 时间 序列数据库(TSDB)跟踪和存储系统度量指标,比如说产品 统计信息(每分钟发送多少消息)、服务 统计信息(命中缓存层与MySQL层 查询速率),以及系统 统计信息(CPU ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 桃子红了呐 浏览:13 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第1章 引言 1.1 时间序列的特点

, 时间 序列 观测值有可能是相关 ,比如今天 物价和昨天 物价相关,本月 CPI和上个月 CPI相关等等.因为待研究 时间 序列变量个数 不同, 时间 序列分为一元 时间 序列和多元 时间 序列.在使用 时间 序列进行 预测时往往使用一个(一元)或一组(多元) 时间 序列 历史数据 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:131 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第2章 一元时间序列的基本概念和模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中 第2章,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###第2章 一元 时间 序列 基本概念和模型本章介绍 时间 序列 概念、模型及 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:195 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第2章 一元时间序列的基本概念和模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中 第2章,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###第2章 一元 时间 序列 基本概念和模型本章介绍 时间 序列 概念、模型及 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:195 回复:0

条件随机场——时间序列(句子单词序列也算),其特征函数必须要考虑前一刻的数据

,那就打上跑步 标签;有的照片是开会时拍 ,那就打上开会 标签。问题来了,你准备怎么干?一个简单直观 办法就是,不管这些照片之间 时间顺序,想办法训练出一个多元分类器。就是用一些打好标签 照片作为训练数据,训练出一个模型,直接根据照片 特征来分类 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 桃子红了呐 浏览:14 回复:0

.net——序列化与反序列化中对日期时间的处理

;     当然,在 序列时候,我们可以不对日期 时间做单独处理,拿到前台JS之后,再对数据进行一个整合过滤,这样,就不会固定死日期 时间 返回格式,感觉这样比在后台处理好。     ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: soledad_lhc 浏览:25 回复:0

简洁的序列预测算法

从刚才那个例子,可以看出文法推断在自动解析上 好处:如果能够发现 序列 规律,就能自动将其结构化能在一定程度上 预测下一条数据是什么类型,从而提升命中效率能够发现隐含在数据结构中 规律文法推断是一项相当复杂 命题,即使 序列有特定 规律,即使 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 沙漠之鹰123 浏览:769 回复:0

简洁的序列预测算法

null简洁 序列 预测算法 &计算机和人 最大区别在于,人具备彻底 学习和强大 联想能力,而计算机则不同,只能在程序员给定 框架内进行简单 学习(与其说是学习,不如说是参数微调)。人类可以很容易 发现特有 模式 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 长征6号 浏览:6 回复:0

Alex Smola论文详解:准确稀疏可解释,三大优点兼具的序列数据预测算法LLA| ICML 2017

雷锋网 AI 科技评论按:近日,ICML2017收录 一篇论文引起了雷锋网AI科技评论 注意。这篇关于 序列数据 预测 论文是 Alex Smola 和他在 CMU 时 两个博士生&Manzil Zaheer 和 Amr Ahmed 共同完成 ,后者 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 燕儿199606 浏览:169 回复:0

splunk的bucket组织目录——时间序列,按照时间来组织目录

nullsplunk bucket组织目录:db_1481515116_1480695302_0db_1481537316_1481532688_1db_1481547598_1481539988_2db_1481617470 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 桃子红了呐 浏览:6 回复:0

时间序列数据帧。用相对起点绘制两个不同的时间范围

我有一个包含 时间 序列 数据框(单个股票 每日价格)。我想采用两个不同 时间范围,并将它们叠加在绘图上,相对起点为0而不是日期。在下面 示例中,如果我绘制1962和2018,它将日期用作x轴而不是相对起点。SPY = pd.read_csv ...
来自: 开发者社区 > 问答 作者: python小能手 浏览:8 回复:1

使用hd tune只能检测到主机里的硬盘序列号和时间,而移动硬盘的怎么能检测到呢?_和移动测试相关的问题

使用hd tune只能检测到主机里 硬盘 序列号和 时间,而移动硬盘 怎么能检测到呢?_和移动测试相关 问题 ...
来自: 开发者社区 > 问答 作者: 知与谁同 浏览:6 回复:1

1. 我们是一家金融公司,之前人少钱少,现在随着人多了,碰到了数据管理上的难点,希望有解决方案 2. 多个数据源的ETL + 多种数据类似(时间序列,复杂对象

1. 我们是一家金融公司,之前人少钱少,现在随着人多了,碰到了数据管理上 难点,希望有解决方案2. 多个数据源 ETL + 多种数据类似( 时间 序列,复杂对象,基本面数据等) 存储(规模上T)3. 希望在数据获取,清洗,存储,获取一整套系统上,都有所提高。 ...
来自: 开发者社区 > 问答 作者: 知与谁同 浏览:238 回复:1

《R的极客理想—工具篇》—— 2.2 可扩展的时间序列xts

本节书摘来自华章出版社《R 极客理想—工具篇》一 书中 第2章,第2.2节,作者:张丹,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###2.2 可扩展 时间 序列xts问题如何进行复杂 时间 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:254 回复:0

选择问题:线性时间内找到序列的第k小的元素

。具体 做法如同快速排序,因为快速排序最好情况 时间也为O(nlogn),但是在实际情况下,遇到 代拍 序列并不是最好 。因此,一种改进 方式是快速排序 随机化版本。利用随机化方式应用到该选择问题中,可以是 程序期望在在线性 时间内完成。具体 实现方式如下 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 技术mix呢 浏览:6 回复:0

大数据DDos检测——DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然! 和一个句子的分词算法CRF没有区别!

nullDDos攻击本质上是 时间 序列数据,t+1时刻 数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子 分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定 ...
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请问第二阶段的比赛,御膳房提供时间序列类的工具吗?

御膳房到时候会不会开放R脚本,或者提供其他 时间 序列工具呢? ...
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整体认识OpenTSDB:OpenTSDB基于HBase编写的分布式、可扩展的时间序列数据库

问题导读 1.什么是OpenTSDB 2.OpenTSDB是用什么语言编写和构建 ? 3.如何安装OpenTSDB? 2.png (8.14 KB, 下载次数: 3) 下载附件  保存到相册 2014-9-10 16:53 上传 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: 北北爸爸 浏览:221 回复:0

独家 | ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习(附链接)

传统 时间 序列 预测中最常使用到 时间 序列模型有以下五种,包括:自回归(AR)模型;移动平均(MA)模型;自回归移动平均(ARMA)模型;自回归整合移动平均模型(ARIMA);季节性整合自回归移动平均模型(SARIMA)模型。自回归AR模型以 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 1168562833233928 浏览:65 回复:0

如何把时间序列问题转化为监督学习问题?通俗易懂的 Python 教程

&Jason Brownlee机器学习方法,比如深度学习,是可以用来解决 时间 序列 预测问题 。但在使用机器学习之前, 时间 序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个 序列,变成成对 输入、输出 序列。这篇教程里,你将学到如何把 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:150 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——1.4 本书的内容

各种结果.第3章 习题主要是提供一些实际数据,希望读者创造性地模仿该章 例子来做一元 时间 序列数据分析.第4章 状态空间和Kalman滤波涉及一些计算方法,该章是注解性 .很多一元 时间 序列 分析 程序都潜在地用到了第4章 方法,但不一定都明显注明.当然 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:200 回复:0

《R的极客理想—工具篇》—— 2.1 R语言时间序列基础库zoo

用于规则 时间 序列数据。R语言中很多其他 程序包,都是以zoo和zooreg作为 时间 序列数据 基础 !zoo包 API主要有6类,下面一一介绍。(1)基础对象zoo: 有序 时间 序列对象。zooreg: 规则 时间 序列对象,继承zoo对象。与 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:260 回复:0

数据中心2017预测重点:云的全面应用仍需时间

数据中心管理和网络产品发展趋势 长线观察者,他指出,2017年“云统治一切” 说法,最好 情况是:这话只是说早了,最糟糕 是它是完全错误 。在其就2017年数据中心进行 预测中指出:“数据中心产品会很多。在谈到云 时候 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 知与谁同 浏览:90 回复:0

如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 这篇文章中,作者详细介绍了TensorFlow Time Series(TFTS)库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣,量子位转载分享给大家。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序...
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小白学数据 | 除了计算大姨妈周期,时间序列分析还有什么用

“——— 据说最贴心的男票是会记录下女票每一次大姨妈来的时间,然后绘制成一张月份折线图以监测女票的身体健康(以避开无法啪啪啪的时间)。你知不知道,这张图其实就是一个时间序列图,你看图预测未来几个月女票的大姨妈时间就叫做时间序列分析…… 咳咳,言归正传,时间序列分析是一种广泛应用的数据处理统计方法...
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如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已...
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计算机也可以看“视频”,理解“视频”

联合编译: 高斐  章敏 摘要 我们将在文中介绍一种用于视频中动作检测的端对端方法,该方法用于学习直接预测动作的瞬时改变。我们认为,动作检测是一个对运动目标进行观察并细化假设的过程:观察视频中每一个动作变化瞬间,细化关于一个动作将何时发生的所有假设。基于该观点,我们将提出的模型视为一个基于递归神经...
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《应用时间序列分析:R软件陪同》——导读

**前言**首先,一些教材偏重于数学理论和推导.作者多为数学出身,他们习惯于数学的严格性和导出精确而又漂亮的数学结论.这些书适用于那些愿意为时间序列的数学理论研究做出贡献的读者. 其次,国内教材中一元时间序列往往占绝大部分篇幅,而且包含在各种数学假定下的各种定理和结果.这是因为一元时间序列的数学描...
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Facebook的数据预测工具Prophet有何优势?用贝叶斯推理一探究竟

雷锋网(公众号:雷锋网)按:上个月(2月23日),Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”(详细报道请看雷锋网此前文章 《支持Python!Facebook开源预测工具Prophet》)。本文则详细介绍了Prophet的贝叶斯推理实践,具体展示...
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Kudu 常见的几个应用场景

Kudu 常见的几个应用场景 实时更新的应用。刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到。 时间序列相关的应用,需要同时支持:     根据海量历史数据查询。 必须非常快地返回关于单个实体的细粒度查询。 实时预测模型的应用,支持根据所有历史数据周期地更新模型。   有关这些和其他方案的更...
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《应用时间序列分析:R软件陪同》——1.4 本书的内容

本节书摘来自华章计算机《应用时间序列分析:R软件陪同》一书中的第1章,第1.4节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.4 本书的内容 本书着重于通过现有的数学模型对真实数据进行分析.这就需要针对有各种特点的时间序列引进各种数学模型.人们不可能证明真实...
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使用MAKER进行基因注释(基础入门)

maker 在基因组注释上,MAKER算是一个很强大的分析流程。能够识别重复序列,将EST和蛋白序列比对到基因组,进行从头预测,并在最后整合这三个结果保证结果的可靠性。此外,MAKER还可以不断训练,最初的输出结果可以继续用作输入训练基因预测的算法,从而获取更高质量的基因模型。 Maker的使用...
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开发者社区精选直播合集 | 机器学习实践篇

基于Apache Flink的机器学习算法平台实践与开源 讲师:杨旭 | 阿里巴巴资深算法专家推荐理由:人工智能是未来十年最重要的技术革命与驱动力,在各行各业产生中起着重要的作用。Flink在机器学习上有许多新技术与新应用,有丰富的落地应用实践与最新技术的案例。本视频阿里巴巴资深算法专家杨旭带你在...
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