昨天刚刚把导入数据弄好，今天迫不及待试试怎么做预测，网上找的帖子跟着弄的。 第一步.对原始数据进行分析 一.ARIMA预测时间序列 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差 ...

用Python实现随机森林算法，深度学习 拥有高方差使得决策树（secision tress）在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging（bootstrap aggregating 的 ...

人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(二) 深度学习这个能否用到数字彩（双色球，时时彩）这种预测上来呢？神经网络的看到有不少论文研究这个的，深度学习的还没有看到相关研究的文章预测也就是分类任务 深度学习应该是能做的 序列的数据可能得用LSTM 深度学习和机器学习是不是差别很大 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=12260 ARIMA模型是一种流行的且广泛使用的用于时间序列预测的统计方法。 ARIMA是首字母缩写词，代表自动回归移动平均。它是一类模型，可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。 在本教程中，您将发现如何使用Python开发用于 ...

对于平稳时间序列，可以建立趋势模型。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值，这就是趋势外推法 【分析实例】 根据1992-2005年的人口出生率的数据，使用最小二乘法确定直线趋势方程， 1) 并计算各期的预测值和预测误差2) 预测2007 ...

使用ML.NET实现NBA得分预测 导读：ML.NET系列文章 ML.NET已经发布了v0.2版本，新增了聚类训练器，执行性能进一步增强。本文将介绍一种特殊的回归——泊松回归，并以NBA比赛得分预测的案例来演练。 泊松回归 Poisson regression 前面的文章已提过，回归 ...

https://www.leiphone.com/news/201803/fPnpTdrkvUHf7uAj.html 雷锋网 AI 研习社消息，Kaggle 上 Corporación Favorita 主办的商品销量预测比赛于两个月前落下帷幕，此次比赛的奖金池共计三万美元，吸引到 1675 ...

前些日子，参加了一个解放号的行业大数据创新应用大赛， https://1024.jfh.com/question/detail?contestId=6 一.问题描述 　　赛题是根据西安机场上半年的航班起降信息，建立适当预测模型，预测未来七天的航班准点率，(航班实际起飞时间-航班计划 ...

摘要：多目标跟踪这个具有挑战性的任务需要同时完成跟踪目标的初始化、定位并构建时空上的跟踪轨迹。本文将这个任务构建为一个帧到帧的集合预测问题，并提出了一个基于transformer的端到端的多目标跟踪方法TrackFormer。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十四 ...

引言 时间序列建模的主要目标之一就是对时间序列未来取值的预测. 而另一个最重要的目标即是对预测精确性的评估. 可以说之前的所有知识都是为预测与评估作准备的. 所谓预测就是利用已观测样本数据,对未来某时刻的取值进行估计. 对时间序列预测,基于这样一个假设: 已观测信息包含时间序列模型的所有信息 ...