Scienza dei dati time-series

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Previsione di serie storiche usando ARIMA vs LSTM

Il problema con cui ho a che fare è prevedere i valori delle serie temporali. Sto guardando una serie temporale alla volta e, ad esempio, basandomi sul 15% dei dati di input, vorrei prevederne i valori futuri. Finora mi sono imbattuto in due modelli: LSTM (memoria a breve termine; una …

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Apprendimento automatico: funzionalità di ingegneria basata su dati di data / ora

Quali sono le pratiche migliori / comuni per gestire i dati temporali per l'applicazione di apprendimento automatico? Ad esempio, se nel set di dati è presente una colonna con data / ora dell'evento, ad esempio "05-05-2014", come è possibile estrarre funzioni utili da questa colonna? Grazie in anticipo!

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Aggiunta di funzionalità al modello LSTM di serie storiche

ho letto un po 'su LSTM e il loro uso per le serie storiche ed è stato interessante ma allo stesso tempo difficile. Una cosa che ho avuto difficoltà a comprendere è l'approccio all'aggiunta di funzionalità aggiuntive a quello che è già un elenco di funzionalità di serie storiche. Supponendo …

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Come gestire le serie temporali che cambiano nella stagionalità o in altri schemi?

sfondo Sto lavorando su una serie di dati di serie temporali di letture dei contatori di energia. La lunghezza della serie varia in base al metro - per alcuni ho diversi anni, altri solo pochi mesi, ecc. Molti mostrano una stagionalità significativa, e spesso più strati - entro il giorno, …

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Previsione di serie storiche usando LSTM: importanza di rendere stazionarie le serie storiche

In questo link su Stationarity e differenziazione , è stato menzionato che modelli come ARIMA richiedono una serie temporale stazionaria per le previsioni poiché le proprietà statistiche come media, varianza, autocorrelazione ecc. Sono costanti nel tempo. Dato che gli RNN hanno una migliore capacità di apprendere relazioni non lineari ( …

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Come posso prevedere il traffico in base ai dati delle serie storiche precedenti?

Se ho un negozio al dettaglio e ho un modo per misurare quante persone entrano nel mio negozio ogni minuto, e il timestamp di tali dati, come posso prevedere il traffico pedonale futuro? Ho esaminato gli algoritmi di machine learning, ma non sono sicuro di quale utilizzare. Nei miei dati …

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Alla ricerca di un buon pacchetto per il rilevamento di anomalie nelle serie temporali

Esiste un pacchetto open source completo (preferibilmente in Python o R) che può essere utilizzato per il rilevamento di anomalie nelle serie temporali? Esiste un pacchetto SVM di una classe in scikit-learn ma non è per i dati di serie temporali. Sto cercando pacchetti più sofisticati che, ad esempio, utilizzano …

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Libreria Python per implementare Hidden Markov Models

Quale libreria Python stabile posso usare per implementare i modelli nascosti di Markov? Ho bisogno che sia ragionevolmente ben documentato, perché non ho mai usato questo modello prima d'ora. In alternativa, esiste un approccio più diretto per eseguire un'analisi delle serie temporali su un set di dati utilizzando HMM?

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RNN utilizzando più serie temporali

Sto cercando di creare una rete neurale usando serie temporali come input, al fine di addestrarlo in base al tipo di ogni serie. Ho letto che usando RNN puoi dividere l'input in batch e usare ogni punto della serie temporale in singoli neuroni e infine addestrare la rete. Quello che …

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Converti una colonna panda di int in tipo di dati data / ora

Ho un dataframe che, tra l'altro, contiene una colonna del numero di millisecondi passati dal 1970-1-1. Devo convertire questa colonna di ints in dati di data / ora, quindi posso in definitiva convertirla in una colonna di dati di data / ora aggiungendo la serie di colonne di data / …

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Riconosci una grammatica in una sequenza di token fuzzy

Ho documenti di testo che contengono principalmente elenchi di articoli. Ogni elemento è un gruppo di più token di diversi tipi: Nome, Cognome, Data di nascita, Numero di telefono, Città, Occupazione, ecc. Un token è un gruppo di parole. Gli articoli possono trovarsi su più righe. Gli elementi di un …

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Intervallo di previsione attorno alla previsione delle serie temporali LSTM

Esiste un metodo per calcolare l'intervallo di previsione (distribuzione di probabilità) attorno a una previsione di serie temporali da una rete neurale LSTM (o altra rete ricorrente)? Supponiamo, ad esempio, che prevedo 10 campioni nel futuro (da t + 1 a t + 10), in base agli ultimi 10 campioni …

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Classificare i clienti in base a 2 funzionalità E una serie temporale di eventi

Ho bisogno di aiuto su quello che dovrebbe essere il mio prossimo passo in un algoritmo che sto progettando. A causa delle NDA, non posso rivelare molto, ma cercherò di essere generico e comprensibile. Fondamentalmente, dopo diversi passaggi negli algoritmi, ho questo: Per ogni cliente che ho e gli eventi …

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Modellazione di serie temporali con spaziatura irregolare

Ho una variabile continua, campionata per un periodo di un anno a intervalli irregolari. Alcuni giorni hanno più di un'osservazione all'ora, mentre altri periodi non hanno nulla per giorni. Ciò rende particolarmente difficile rilevare i modelli nelle serie temporali, perché alcuni mesi (ad esempio ottobre) sono altamente campionati, mentre altri …

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Come animare la crescita di un social network?

Sto cercando una libreria / strumento per visualizzare come i social network cambiano quando vengono aggiunti nuovi nodi / bordi. Una delle soluzioni esistenti è SoNIA: Social Network Image Animator . Ti permette di fare film come questo . La documentazione di SoNIA dice che al momento è rotta, e …

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