Публикации по теме 'forecasting'
Статистические модели имеют свои сильные стороны и полезны во многих сценариях прогнозирования.
Статистические модели имеют свои сильные стороны и полезны во многих сценариях прогнозирования. Однако существуют определенные ситуации, когда статистических моделей может быть недостаточно для получения точных и надежных прогнозов. Вот несколько причин, по которым одни только статистические модели могут не дать прогноза:
Нелинейность . Статистические модели обычно предполагают линейные отношения между переменными. Однако многие явления и системы реального мира демонстрируют..
Контрфактический вывод с использованием данных временных рядов
В этой статье мы рассмотрим мощную технику причинно-следственного вывода, которую, по моему мнению, должен иметь каждый специалист по данным.
Эта статья состоит из шести разделов:
1) Введение
2) Краткий курс причинно-следственных связей
3) Краткое описание алгоритма причинного воздействия
Анализ настроений цен на криптовалюту
Психология рынка — один из важнейших факторов, определяющих поведение криптоактивов. Анализ настроений позволяет вам эмпирически учитывать рыночную психологию в ваших торговых стратегиях, используя анализ текста и обработку естественного языка (NLP).
Как работает анализ настроений?
Оценка общего настроения рынка — это многоэтапный процесс, который дает вам четкое представление о психологии рынка. Анализ настроений включает в себя:
Отслеживание социальных сетей и настроений..
Прогнозирование цен на криптовалюту с помощью машинного обучения: краткое руководство с использованием Python и LazyPredict
В этой статье мы рассмотрим подробное руководство о том, как использовать Python и LazyPredict, чтобы найти лучшую модель машинного обучения для прогнозирования цены закрытия биткойнов. Мы рассмотрим все, от получения данных с помощью yfinance до оценки моделей и прогнозов. Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом криптовалюты или практиком в области обработки данных, это руководство предоставит вам инструменты, необходимые для начала работы с прогнозированием цен на криптовалюту...
Прогнозирование цен на монеты Binance с помощью машинного обучения: извлеченные уроки
Визуализация: графики данных и скользящее среднее
Разработка функций с помощью tsfresh
Моделирование
Вывод
Первоначальный исследовательский анализ данных
Набор данных, с которым мы работаем, содержит 8773 строки и 7 столбцов. Я хочу воздержаться от подробностей о том, как увидеть измерение и любую другую базовую функцию Python, поскольку она вездесуща. Вместо этого этот блог предназначен для понимания моих знаний во время проекта/возможности наставничества.
Вот снимок набора..
Вопросы по теме 'forecasting'
Регрессия skflow предсказывает несколько значений
Я пытаюсь спрогнозировать временной ряд: учитывая 50 предыдущих значений, я хочу предсказать 5 следующих значений.
Для этого я использую пакет skflow (на основе TensorFlow), и эта проблема относительно близка к Пример из Бостона представлен в...
02.01.2024
R - Как прогнозировать по группе для ежедневного временного ряда с несколькими переменными
Я новичок в прогнозировании таймсерий по группам.
У меня есть большой ежедневный набор данных таймсерий, для которого мне нужно делать прогнозы.
Я много гуглил и пробовал много разных способов, но безуспешно.
date country device os...
13.11.2023
Временные ряды: прогнозирование того, когда переменная достигнет определенного значения (сезонные данные датчика) python
Итак, у меня есть сезонный временной ряд с двумя переменными «Время» и «Сенсорное измерение», и я хочу предсказать дату, когда эта мера достигнет определенного значения. Может ли кто-нибудь предложить модели/алгоритмы, которые могут помочь (я...
27.10.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..