原文:機器學習案例二:缺失時間序列數據填補與ESN(回聲狀態網絡)

時間序列數據是一種與時間因素有關系的連續的數據,通常使用傳感器等來獲取,具有極高的應用價值,可以實時記錄被監測設備或人的狀態,同時可以用於預測建模,得到對某事件未來發展的一個期望。 在使用傳感器進行數據采集的過程中,在沒有備用傳感器的情況下,會由於種種原因出現采集到的數據在某個時間段內數據缺失的現象。針對某個時間段內的部分數據缺失需要進行科學的驗證,最重要的是要驗證的是在數據缺失的前后傳感器采集 ...

2020-05-12 18:13 2 868 推薦指數:

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回聲狀態網絡ESN)基礎教程

http://jlearning.cn/2017/05/29/ESN-basic-tutorial/ 最近在看回聲狀態網絡(Echo State Network)的內容,注意到中文搜索引擎搜不到關於有關Echo State Network通俗的講解,打算寫一下關於ESN的一個基本教程。本文先用 ...

Tue Oct 03 18:17:00 CST 2017 0 4698
回聲狀態網絡ESN(Echo State Networks)

1.1 網絡結構 ESN通過隨機地部署大規模系數鏈接的神經元構成網絡隱層,一般稱為"儲備池"。ESN網絡具有的特點如下: (1)包含數目相對較多的神經元; (2)神經元之間的連接關系隨機產生; (3)神經元之間的鏈接具有稀疏性; 網絡結構: 可以看出網絡主要三層結構 ...

Thu Nov 28 23:51:00 CST 2019 0 472
機器學習(二十二)— 數據缺失處理方法

1、數據清理中,處理缺失值的方法有兩種: 刪除法: 1 )刪除觀察樣本 2 )刪除變量:當某個變量缺失值較多且對研究目標影響不大時,可以將整個變量整體刪除 3 )使用完整原始數據分析:當數據存在較多缺失而其原始數據完整時 ...

Tue Aug 07 05:11:00 CST 2018 0 2593
機器學習數據缺失的處理及建模方法

  在機器學習中建模的時候,往往面臨兩個困難,一是選擇哪個模型,二是怎樣處理數據。處於數據包括數據獲取、數據清洗和數據分析。其實對於不同的場景和不同的數據,選擇的模型也是不一樣的,本文簡單聊一聊在數據缺失的時候該怎樣選擇合適的模型。 一、缺失數據處理及建模方法   數據缺失時,處理數據的方式 ...

Sun Jan 31 18:02:00 CST 2021 0 521
機器學習】--時間序列算法從初識到應用

一、前述 指數平滑法對時間序列上連續的值之間的相關性沒有要求。但是,如果你想使用指數平滑法計算出預測區間, 那么預測誤差必須是不相關的, 且必須是服從零均值、 方差不變的正態分布。即使指數平滑法對時間序列連續數值之間相關性沒有要求,在某種情況下, 我們可以通過考慮數據之間的相關性來創建更好 ...

Tue Jun 26 08:08:00 CST 2018 0 2015
數據缺失值、異常值的識別和填補

-------------原文 https://wenku.baidu.com/view/aaa16788a48da0116c175f0e7cd184254b351bb0.html ------ 常見的插補方法簡述 1 剔除法 如果缺失值所占比例小的話,這個方法十分有效。但是會丟棄 ...

Wed Apr 01 04:54:00 CST 2020 0 655
機器學習--標准化和缺失值處理、數據降維

標准化和缺失值的處理 標准化 :   特點 : 通過對原始數據進行變換把數據變換到均值為0, 標准差為1的范圍內. ## 對於歸一化來說:如果出現異常點,影響了大值和小值,那么結果顯然會發生改變 對於標准化來說:如果出現異常點,由於具有一定數據量,少量的異常點對於平均值的影響 ...

Sun Dec 01 07:37:00 CST 2019 0 303
 
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