Публикации по теме 'time-series-analysis'


Использование зарядных станций для электромобилей
Содержание: Обзор О данных. Выбор правильной метрики производительности. Исследовательский анализ данных. Предварительная обработка данных. Разработка функций Эксперименты с разными моделями и их производительностью. Результаты Пример вывода Сквозной конвейер. Развертывание Будущая работа. Использованная литература. 1. Обзор: Многие неправительственные организации и правительственные учреждения прилагают достаточно усилий, чтобы уменьшить загрязнение на уровне..
Оптимизация медицинского инвентаря с помощью науки о данных: рецепт эффективности
Введение: Здравоохранение по своей сути направлено на спасение жизней и предоставление пациентам наилучшего ухода. На этой арене с высокими ставками точность и эффективность имеют первостепенное значение. Представьте себе сценарий, в котором каждое лекарство, каждая часть оборудования находится там, где оно необходимо, именно тогда, когда оно необходимо. Это не просто видение; это перспектива науки о данных в здравоохранении. В последние годы наука о данных стала маяком надежды на..
Полное введение в анализ временных рядов (с R)
Во время пандемии Covid19 вы, возможно, слышали о совместных усилиях по прогнозированию новых случаев Covid19 с использованием анализа временных рядов (если вы еще этого не сделали, прочтите эту отличную статью: https://towardsdatascience.com/forecasting -covid-19-cases-in-india-c1c410cfc730 ). Действительно, многие из нас осознают важность анализа временных рядов в современной жизни: прогнозирование погоды, прогнозирование фондового рынка и финансовые приложения, различные области..
Временная последовательность
Временной ряд  – это ряд точек данных, проиндексированных (или перечисленных, или представленных на графике) во временном порядке, или его можно рассматривать как последовательность точек данных, которые появляются в последовательном порядке в течение определенного периода времени. Временной ряд можно взять для любой переменной, которая изменяется во времени. Анализ временных рядов: Он изображает способ изучения характеристик целевой переменной по отношению ко времени как..
Прогнозирование загрязнения с использованием временных рядов и LSTM с MXnet
Временные ряды Анализ временных рядов - это статистический метод, который имеет дело с данными временных рядов или анализом тенденций. Данные временных рядов означают, что данные находятся в серии определенных периодов времени или интервалов. Приложения TSA (анализ временных рядов): Распознавание образов Прогноз землетрясения Прогноз погоды Финансовая статистика и многое другое… MXnet Apache MXNet (инкубационный) - это среда глубокого обучения, разработанная для..
Обнаружение выбросов/аномалий с использованием неконтролируемого машинного обучения
Обнаружение выбросов не является простым, в основном из-за двусмысленности, связанной с определением того, что именно выброс относится к вашим данным или проблеме, которую вы пытаетесь решить. Рецепты, с которыми вы столкнетесь в этой главе, следующие: Обнаружение выбросов с помощью KNN Обнаружение выбросов с использованием LOF Обнаружение выбросов с помощью iForest Обнаружение выбросов с помощью Машины опорных векторов одного класса (OCSVM) Обнаружение выбросов с помощью COPOD..
Конформное прогнозирование с помощью MAPIE
MAPIE (оценщик интервала прогнозирования, не зависящего от модели) — это библиотека Scikit-learn Python, основанная на конформном прогнозировании. С конформным прогнозированием любой может создавать высококачественные модели вероятностного прогнозирования, которые гарантируют беспристрастные прогнозы независимо от распределения данных для любого размера выборки и модели прогнозирования . MAPIE недавно стала первой библиотекой с открытым исходным кодом, которая добавила функциональность..