Perguntas com a marcação «time-series»

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 …

64 time-series  deep-learning  rnn  prediction 

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 …

45 machine-learning  time-series  feature-selection 

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 …

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

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 - dentro do …

22 data-mining  clustering  time-series  beginner 

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 de aprender relacionamentos não lineares ( conforme …

21 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

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 …

18 machine-learning  time-series 

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, usem …

17 python  time-series  anomaly-detection 

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 dados usando o HMM?

15 python  time-series  markov-process 

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 …

14 time-series  rnn 

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 …

13 python  time-series  data-cleaning  pandas 

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 …

13 data-mining  clustering  text-mining  time-series  correlation 

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 …

13 machine-learning  deep-learning  time-series  prediction  lstm 

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 fazem durante …

12 classification  clustering  time-series 

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, outubro) são altamente amostrados, enquanto …

12 neural-network  time-series  regression 

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 time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning