Публикации по теме 'time-series-analysis'
6 лучших источников бесплатных данных о реальных временных рядах
Используйте эти источники открытых реальных наборов данных, чтобы попрактиковаться в прогнозировании, классификации или обнаружении аномалий во временных рядах.
Практика делает совершенным, и для специалистов по данным, работающих с данными временных рядов, это означает, что вам сначала нужен доступ к данным.
Здесь мы перечисляем 6 лучших источников данных временных рядов в открытом доступе, чтобы вы могли попрактиковаться…
Одномерное обнаружение аномалий временных рядов: обнаружение необычного
В области анализа данных обнаружение аномалий играет жизненно важную роль в выявлении отклонений от того, что считается стандартным, нормальным или ожидаемым. Аномалии могут дать важную информацию о потенциальных проблемах, исключительных событиях или выбросах в показателях. В этой статье мы сосредоточимся на обнаружении аномалий одномерных временных рядов, которое включает анализ отдельных показателей во времени. Мы рассмотрим различные методы одномерного обнаружения аномалий, начиная..
Сезонный временной ряд
Таблетки машинного обучения — выпуск №3
Временные ряды могут быть сезонными. Что это значит? Это означает, что наши данные показывают сезон или цикл, который регулярно повторяется, например, еженедельно, ежемесячно или ежегодно.
Есть кое-что важное, на что следует обратить внимание. Наличие цикличной структуры не означает сезонности. Чтобы этот цикл был сезонным, он должен постоянно повторяться с одинаковой частотой. Иначе его называют циклом, а не сезоном.
Компоненты..
Причинный вывод с использованием синтетических элементов управления
Как оценить причинно-следственные связи с помощью машинного обучения вместо A/B-тестирования
В прошлом году Ксандр стал частью Microsoft, чья миссия состоит в том, чтобы « дать возможность каждому человеку и каждой организации на планете достичь большего ». Для этого нам нужно понять, что заставляет каждого человека и организация успешна в первую очередь. Мы знаем, что каждое изменение, которое мы вносим (в наши продукты или алгоритмы), и любое изменение, вносимое нашими клиентами..
Почему тестирование на истории имеет значение и как это сделать правильно
Как узнать, является ли наша модель прогнозирования точной и надежной, и оценить ее эффективность на невидимых данных? Здесь на помощь приходит бэктестинг.
Что такое тестирование на истории? Пример Python: пассажиры авиакомпании "Заключение"
Что такое бэктестинг?
Чтобы оценить эффективность модели прогнозирования, мы используем процедуру, называемую ретроспективным тестированием (также известную как перекрестная проверка временных рядов ). Тестирование на исторических..
Моделирование временных рядов с новым подходом к данным
Расширьте возможности структуры данных, улучшите процесс обработки данных
Данные временного ряда представляют собой последовательность точек данных, проиндексированных во временном порядке. Наиболее распространенным примером данных временных рядов является дневная цена закрытия фондового рынка. Анализ временных рядов может помочь организациям понять основные причины тенденций или системных закономерностей с течением времени.
В этом посте мы продемонстрируем пакет..
Исследование границ клинических данных коротких временных рядов с нерегулярной выборкой (ISSTS): скрытые закономерности…
Для выявления клинически значимых идей требуется другой набор аналитических методов, чем тот, к которому мы привыкли. Как выглядит такой набор инструментов?
В предыдущей статье мы определили проблему анализа данных коротких временных рядов с нерегулярной выборкой, или сокращенно ISSTS. VaDER был определен как многообещающий аналитический метод, который одновременно изучает скрытые представления и кластеризует назначения входных выборок.
В ходе внедрения VaDER было выявлено несколько..
