Perguntas com a marcação «time-series»

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Previsão de séries temporais usando ARIMA vs LSTM

O problema com o qual estou lidando é prever valores de séries temporais. Estou analisando uma série temporal por vez e, com base em, por exemplo, 15% dos dados de entrada, gostaria de prever seus valores futuros. Até agora me deparei com dois modelos: LSTM (memória de longo prazo; uma classe de...

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Aprendizado de máquina - apresenta engenharia a partir de dados de data / hora

Quais são as práticas comuns / melhores para lidar com dados de tempos para aplicativos de aprendizado de máquina? Por exemplo, se no conjunto de dados houver uma coluna com registro de data e hora do evento, como "05-05-2014", como você pode extrair recursos úteis dessa coluna, se houver? Desde...

machine-learning time-series feature-selection

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Adicionando recursos ao modelo de série temporal LSTM

estiveram lendo um pouco sobre LSTM e seu uso para séries temporais e tem sido interessante, mas difícil ao mesmo tempo. Uma coisa que tive dificuldades em entender é a abordagem para adicionar recursos adicionais ao que já é uma lista de recursos de séries temporais. Supondo que você tenha seu...

machine-learning neural-network deep-learning time-series

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Como lidar com séries temporais que mudam de sazonalidade ou outros padrões?

fundo Estou trabalhando em um conjunto de dados de séries temporais de leituras de medidores de energia. A duração da série varia de acordo com o metro - para alguns, tenho vários anos, outros apenas alguns meses etc. Muitos exibem sazonalidade significativa e muitas vezes múltiplas camadas -...

data-mining clustering time-series beginner

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Previsão de séries temporais usando LSTMs: importância de tornar estacionárias as séries temporais

Neste link sobre estacionariedade e diferenciação , foi mencionado que modelos como o ARIMA requerem uma série temporal estacionária para previsão, pois suas propriedades estatísticas como média, variação, autocorrelação etc. são constantes ao longo do tempo. Como as RNNs têm uma capacidade melhor...

deep-learning predictive-modeling time-series forecast lstm

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Como posso prever o tráfego com base em dados de séries temporais anteriores?

Se eu tiver uma loja de varejo e tiver uma maneira de medir quantas pessoas entram na minha loja a cada minuto e registrar os dados com data e hora, como posso prever o tráfego de pedestres no futuro? Analisei algoritmos de aprendizado de máquina, mas não tenho certeza de qual usar. Nos meus...

machine-learning time-series

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Procurando um bom pacote para detecção de anomalias em séries temporais

Existe um pacote abrangente de código aberto (de preferência em python ou R) que pode ser usado para detecção de anomalias em séries temporais? Existe um pacote SVM de uma classe no scikit-learn, mas não é para dados de séries temporais. Estou procurando pacotes mais sofisticados que, por exemplo,...

python time-series anomaly-detection

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Biblioteca Python para implementar modelos ocultos de Markov

Que biblioteca Python estável posso usar para implementar modelos de Markov ocultos? Eu preciso que ele esteja razoavelmente bem documentado, porque eu nunca usei esse modelo antes. Como alternativa, existe uma abordagem mais direta para executar uma análise de séries temporais em um conjunto de...

python time-series markov-process

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RNN usando várias séries temporais

Estou tentando criar uma rede neural usando séries temporais como entrada, para treiná-la com base no tipo de cada série. Eu li que usando RNNs você pode dividir a entrada em lotes e usar todos os pontos da série temporal em neurônios individuais e, eventualmente, treinar a rede. O que estou...

time-series rnn

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Reconhecer uma gramática em uma sequência de tokens difusos

Tenho documentos de texto que contêm principalmente listas de itens. Cada item é um grupo de vários tokens de diferentes tipos: nome, sobrenome, data de nascimento, número de telefone, cidade, ocupação etc. Um token é um grupo de palavras. Os itens podem estar em várias linhas. Os itens de um...

data-mining clustering text-mining time-series correlation

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Converter uma coluna de pandas de int em timestamp datatype

Eu tenho um quadro de dados que, entre outras coisas, contém uma coluna do número de milissegundos passados desde 1970-1-1. Preciso converter essa coluna de ints em dados de registro de data e hora, para poder convertê-lo em uma coluna de dados de data e hora adicionando a série de colunas de...

python time-series data-cleaning pandas

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Intervalo de previsão em torno da previsão de séries temporais LSTM

Existe um método para calcular o intervalo de previsão (distribuição de probabilidade) em torno de uma série temporal prevista a partir de uma rede neural LSTM (ou outra rede recorrente)? Digamos, por exemplo, que estou prevendo 10 amostras no futuro (t + 1 a t + 10), com base nas últimas 10...

machine-learning deep-learning time-series prediction lstm

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Modelagem de séries temporais desigualmente espaçadas

Eu tenho uma variável contínua, amostrada durante um período de um ano em intervalos irregulares. Alguns dias têm mais de uma observação por hora, enquanto outros não têm nada por dias. Isso torna particularmente difícil detectar padrões nas séries temporais, porque alguns meses (por exemplo,...

neural-network time-series regression

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Classifique os clientes com base em 2 recursos E uma série de eventos

Preciso de ajuda sobre qual deve ser meu próximo passo em um algoritmo que estou projetando. Devido aos NDAs, não posso divulgar muito, mas tentarei ser genérico e compreensível. Basicamente, após várias etapas nos algoritmos, tenho o seguinte: Para cada cliente que eu tenho e eventos que eles...

classification clustering time-series

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Quantas células LSTM devo usar?

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of...

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Como mesclar dados mensais, diários e semanais?

O Google Trends retorna dados semanais, portanto, preciso encontrar uma maneira de mesclá-los com meus dados diários / mensais. O que fiz até agora é dividir cada série em dados diários, por exemplo: a partir de: 2013-03-03 - 2013-03-09 37 para: 2013-03-03 37 2013-03-04 37 2013-03-05 37...

time-series

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Técnica de extração de recursos - Resumindo uma sequência de dados

Costumo criar um modelo (classificação ou regressão) em que tenho algumas variáveis preditoras que são sequências e tenho tentado encontrar recomendações técnicas para resumi-las da melhor maneira possível para inclusão como preditores no modelo. Como exemplo concreto, digamos que um modelo...

machine-learning feature-selection time-series

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Existem bons modelos de linguagem prontos para uso em python?

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

python nlp language-model r statistics linear-regression machine-learning classification random-forest xgboost python sampling data-mining orange predictive-modeling recommender-system statistics dimensionality-reduction pca machine-learning python deep-learning keras reinforcement-learning neural-network image-classification r dplyr deep-learning keras tensorflow lstm dropout machine-learning sampling categorical-data data-imputation machine-learning deep-learning machine-learning-model dropout deep-network pandas data-cleaning data-science-model aggregation python neural-network reinforcement-learning policy-gradients r dataframe dataset statistics prediction forecasting r k-means python scikit-learn labels python orange cloud-computing machine-learning neural-network deep-learning rnn recurrent-neural-net logistic-regression missing-data deep-learning autoencoder apache-hadoop time-series data preprocessing classification predictive-modeling time-series machine-learning python feature-selection autoencoder deep-learning keras tensorflow lstm word-embeddings predictive-modeling prediction machine-learning-model machine-learning classification binary theory machine-learning neural-network time-series lstm rnn neural-network deep-learning keras tensorflow convnet computer-vision

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Como animar o crescimento de uma rede social?

Estou procurando uma biblioteca / ferramenta para visualizar como as redes sociais mudam quando novos nós / arestas são adicionados a ela. Uma das soluções existentes é o SoNIA: Social Network Image Animator . Vamos fazer filmes como este . A documentação do SoNIA diz que está quebrada no momento...

social-network-analysis time-series javascript visualization

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Melhores idiomas para computação científica [fechado]

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria...

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