Perguntas com a marcação «time-series»

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 constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 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 

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 2013-03-06 37 2013-03-07 …

11 time-series 

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 esteja sendo construído para prever se um cliente deixará …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

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 …

11 social-network-analysis  time-series  javascript  visualization 

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 das línguas tem algum número de …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Estou aprendendo a usar o Keras e tive um sucesso razoável com meu conjunto de dados rotulado usando os exemplos do Deep Learning for Python da Chollet . O conjunto de dados é de ~ 1000 séries temporais com comprimento 3125 e 3 classes potenciais. Gostaria de ir além das …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

Sou novo no ML e no TensorFlow (comecei há algumas horas atrás) e estou tentando usá-lo para prever os próximos pontos de dados em uma série temporal. Estou pegando minha opinião e fazendo isso com ela: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

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O aprendizado por reforço pode ser aplicado à previsão de séries temporais?

9 time-series  reinforcement-learning  forecasting 

Eu tenho um conjunto de dados composto por séries temporais (8 pontos) com cerca de 40 dimensões (portanto, cada série temporal é 8 por 40). A saída correspondente (os possíveis resultados para as categorias) é igual a 0 ou 1. Qual seria a melhor abordagem para projetar um classificador para …

9 classification  time-series  pca 

Suponha que eu tenha um conjunto de sinais no domínio do tempo com absolutamente nenhum rótulo . Eu quero agrupá-los em 2 ou 3 classes. Autoencoders são redes não supervisionadas que aprendem a comprimir as entradas. Portanto, dada uma entrada , ponderações e , desvios e e saída , podemos …

9 neural-network  clustering  time-series  unsupervised-learning  autoencoder 

Especialistas da minha área são capazes de prever a probabilidade de um evento (pico binário em amarelo) 30 minutos antes da ocorrência . A frequência aqui é de 1 segundo; essa visão representa algumas horas de dados; circulei em preto onde deveria estar o padrão "malicioso" . Existem interações entre …

9 machine-learning  python  predictive-modeling  time-series  scikit-learn 

Quero fazer previsões um passo à frente para séries temporais com LSTM. Para entender o algoritmo, criei um exemplo de brinquedo: um processo autocorrelacionado simples. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1] + (1-p) * …

8 python  keras  time-series  lstm 

Eu estou tentando fazer alguma detecção de anomalia entre séries temporais # usando Python e sklearn (mas outras sugestões de pacotes são definitivamente bem-vindas!). Eu tenho um conjunto de 10 séries temporais; cada série temporal consiste em dados coletados do valor de torque de um pneu (total de 10 pneus) …

8 python  clustering  time-series  anomaly-detection 

Eu tenho os seguintes dados para um pequeno projeto paralelo. É de um acelerômetro sentado em cima de uma lavadora / secadora e eu gostaria que ele me dissesse quando a máquina terminasse. x são os dados de entrada (movimento x / y / z como um valor), y é …

8 machine-learning  time-series  feature-engineering