原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=7692 預測通常被認為是報告的自然發展。報告可以幫助我們回答,發生了什么事?預測有助於回答下一個邏輯問題,將會發生什么? Prophet的目的是“使專家和非專家可以更輕松地進行符合需求的高質量預測。 您將學習如何使用Prophet ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 您將學習如何使用Prophet 在R中 解決一個常見問題:預測公司明年的每日訂單。 數據准備與探索 先知最適合每日定期數據以及至少一年的歷史數據。 我們將使用SQL處理每天要預測的數據: 現在,我們每天都有數據,我們可以將SQL查詢結果集通過管道傳遞到R筆記本中的R數據框對象中。首先,將您的SQL查詢重命名為Daily Orders。然后,在R 中, ...
2019-10-10 16:33 0 416 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=7692 預測通常被認為是報告的自然發展。報告可以幫助我們回答,發生了什么事?預測有助於回答下一個邏輯問題,將會發生什么? Prophet的目的是“使專家和非專家可以更輕松地進行符合需求的高質量預測。 您將學習如何使用Prophet ...
https://zh.gluon.ai/chapter_recurrent-neural-networks/lang-model.html 翻譯自: https://stackabuse.c ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6663 此示例中,神經網絡用於使用2011年4月至2013年2月期間的數據預測都柏林市議會公民辦公室的能源消耗。 每日數據是通過總計每天提供的15分鍾間隔的消耗量來創建的。 LSTM簡介 LSTM(或長期短期存儲器網絡)允許分析具有長期 ...
趨勢進行預測。在本文中,您將看到如何使用LSTM算法使用時間序列數據進行將來的預測。 數據集 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=5919 在本文中,我將介紹ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型如何用於預測給定的時間序列數據。 使用后移運算符計算滯后差異 我們可以使用backshift運算符來執行計算。例如,后軸 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=22673 原文出處:拓端數據部落公眾號 方法 Prophet異常檢測使用了Prophet時間序列預測。基本的Prophet模型是一個可分解的單變量時間序列模型,結合了趨勢、季節性和節假日效應。該模型預測還包括一個圍繞估計的趨勢部分 ...
參考資料 深度學習之路(一):用LSTM網絡做時間序列數據預測 https://www.jianshu.com/p/6b874e49b906 關於LSTM的輸入和訓練過程的理解 https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=4698 介紹 顧名思義,排隊論是對用於預測隊列長度和等待時間的長等待線的研究。這是一種流行的理論,主要用於運營,零售分析領域。 到目前為止,我們已經解決了傳入呼叫量和呼叫持續時間事先已知的情況。在現實世界中,情況並非如此。在現實世界中 ...