Статьи по теме time-series-forecasting

Публикации по теме 'time-series-forecasting'

Комбинация динамических прогнозов с использованием R из Python

Изучение rpy2 для вызова методов R из Python В этом посте вы узнаете, как вызывать методы R из Python с помощью библиотеки rpy2. Мы рассмотрим пример, связанный с прогнозированием. Мы определим и запустим функции R, которые объединяют прогнозы, сделанные моделями на основе Python. Введение Даже если Python — ваш любимый язык, R все равно иногда может быть полезен. Я не хочу вступать в дискуссию о Python и R. В настоящее время я в основном использую Python. Но многие..

Использование TensorFlow для анализа временных рядов

Вы ищете мощную платформу для анализа временных рядов? В этом случае Google TensorFlow является отличной платформой для анализа временных рядов, поскольку предлагает набор инструментов для быстрого и простого анализа больших наборов данных и выявления закономерностей в данных временных рядов. Во-первых, давайте определим анализ временных рядов... Это тип анализа, который используется для выявления закономерностей в последовательностях точек данных с течением времени. Подумайте о..

Тенденция заражения грызунами в Нью-Йорке

ПРОБЛЕМА Широкая проблема состоит из двух частей: 1. Нью-Йорк сильно заселен грызунами: 1 грызун приходится на 4 жителей города [2]. 2. Кроме того, ночная вывозка мусора почти во всех ресторанах способствует пропитанию городских крыс [2]. В связи с этим остается вопрос — в какой степени рестораны ответственны за эту тенденцию? ЦЕЛЬ Будучи преисполнены решимости решить эту проблему, наша цель отныне состоит в том, чтобы «понять тенденцию заражения грызунами в Нью-Йорке по..

Согласование оптимального прогноза для иерархических временных рядов

Исследования в области иерархического прогнозирования показывают, что мы можем добиться большего, чем простое сложение компонентов. (Спасибо Эмили Касе за ее отзыв, эта статья теперь обновлена и содержит информацию о сверке неотрицательных прогнозов.) Предположим, вам нужно спрогнозировать продажи розничной сети на уровне товаров, магазинов и в целом. Как бы вы это сделали? Скорее всего, вы будете прогнозировать продажи каждого товара и суммировать прогнозы в разные суммы,..

Машинное обучение временных рядов: будущее торговли акциями

Благодаря внедрению методов машинного обучения временных рядов (TSML) в мире торговли акциями в последние годы произошла значительная революция. Этот новаторский метод анализа и прогнозирования паттернов фондового рынка может изменить ландшафт торговой тактики и инвестиционных решений. В этом посте мы заглянем в интересный мир TSML и посмотрим, как он формирует будущее торговли акциями. Машинное обучение временных рядов: обзор Машинное обучение временных рядов — это эффективная..

Прогнозирование криптопортфелей как Quant

Как легко использовать модели SARIMAX для прогнозирования вашего портфеля? Интересно, как построить эту модель машинного обучения в хорошо подготовленной среде программирования? Нажмите здесь, чтобы построить эту модель шаг за шагом с помощью Управляемого проекта CognitiveClass.ai Прогнозирование криптопортфелей как количественный анализ Как легко использовать модели SARIMAX для прогнозирования вашего портфеля? По меньшей мере 1 миллиард долларов..

Первые три вещи, которые я делаю при анализе временных рядов

Понимание данных имеет первостепенное значение Очень часто те, кто неопытен в анализе временных рядов, пытаются «поставить телегу впереди лошади», то есть построить модель для анализа временного ряда, не понимая сначала этого временного ряда должным образом. Временные ряды действуют иначе, чем многие другие наборы данных, поскольку в них часто присутствует автокорреляция , то есть корреляция между наблюдениями за рассматриваемой переменной в разные периоды времени. Помимо..