基本用法 ES6允许使用“箭头”(=>)定义函数。 上面的箭头函数等同于: 如果箭头函数不需要参数或需要多个参数,就使用一个圆括号代表参数部分。 ...
原贴地址: https: blog.csdn.net qq article details 时间序列是很多数据不可缺少的特征之一,其应用很广泛,如应用在天气预测,人流趋势,金融预测等。感觉在时间序列的使用上大致可以分为两部分,一种是基于时间序列的分类任务,一种是基于时间序列对未来的预测。因为最近在思考这一方面的问题,想做一个综述出来,若有不认同点,麻烦拍砖。 一 传统方法 需要手工设计 DTW d ...
2020-04-18 20:44 0 2200 推荐指数:
基本用法 ES6允许使用“箭头”(=>)定义函数。 上面的箭头函数等同于: 如果箭头函数不需要参数或需要多个参数,就使用一个圆括号代表参数部分。 ...
时间序列预测案例一: 正弦波 PyTorch 官方给出了时间序列的预测案例: https://github.com/pytorch/examples/tree/master/time_sequence_prediction 这是一个初学者上手的例子。它有助于学习pytorch和时间序列预测 ...
时间序列 1.定义 时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。例如:北京市 ...
基于CNN的CIFAR10图像分类 完整代码如下: cifar10教程补充内容 更优选的网络,类似VGG 这个网络比前面那个准确率更高一些. 显示图片及标签 显示一些训练集中的照片: 显示预测结果和实际结果: ...
目录 创建一个时间序列 pd.date_range() info() asfred() shifted(),滞后函数 diff()求差分 加减乘除 DataFrame.reindex ...
最近在学习Pytorch,先照着别人的代码过一遍,加油!!! 加载数据集 划分数据集为训练集和测试集 展示一个mini-batch中的图片 定义网络结构,挺方便的 开始训练网络 一共 ...
笔记摘抄 1. 问题描述 已知 [k, k+n)时刻的正弦函数,预测 [k+t, k+n+t)时刻的正弦曲线。 因为每个时刻曲线上的点是一个值,即feature_len=1 如果给出50个时刻的点,即seq_len=50 如果只提供一条曲线供输入,即batch ...
1、点序列 模式发生时间的一个有序序列,se=<t1,t2,t3,t4,t5> 2、周期点序列 <0,5,10,15,20,27,30,35,40>是一个周期为5、时间容忍度为2的周期点序列。 3、部分周期模式 < ...