时间序列

本文讨论了5种专门研究时间序列预测的深度学习体系结构。

本篇是2022年度网易数据分析大赛等奖作品分享，来自于网易雷火用户体验研究中心。

UCR时间序列数据集是时序领域的“Imagnet”，涵盖医疗/电力/地理等诸多领域，目前全量数据有128种。该项目提供了一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全…

本文介绍神经网络，包括对前馈神经网络和递归神经网络的简要说明，并阐述了如何构建一个检测时间序列数据中异常现象的递归神经网络。

假设数据集由一个正太分布产生，该分布可以用 N(μ,σ) 表示，其中 μ 是序列的均值，σ是序列的标准差，数据落在 (μ-3σ,μ+3σ) 之外的概率仅有0.27%，落在 (μ-4σ,μ+4σ) 之…

我们为什么需要序列模型？

时间序列分析是一种常用的处理随时间变化数据的统计方法，它通过寻找数据过去的规律来预测其未来的发展趋势。时间序列分析广泛应用于自然科学和社会科学的各个领域，比如天气预报、销量预测等等。

学习R大概有两年的时间了，自己收集了很多关于学习R的网络资料和书籍，今天拿出来和大家分享。

在文章《浅析网站流量趋势预测》中，我们曾对网站的直接流量进行过分析和预测,直接流量整体较为平稳，但在工作日和周末存在较大差异。因此我们之前的方法是将工作日和周末的访问量数据分开处理，通过分布情况单独进行预估。这种方法得到的预测值范围较大，精确度也较差。本篇文章我们将使用时间序列的方法对网站直接流量的变化趋势进行预测。 下面是4月4日——5月1日的网站直接流量…

时间序列模型利用历史资料进行延伸预测，也称历史引伸预测法。是以时间序列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。

几个月之前，Airbnb发布了一篇博文，在这篇文章中作者向读者介绍了他们的数据科学家建立一个机器学习模型来保护自己的用户免遭来自恶意行为的欺诈危害。如果我们将具备这种功能的机器学习算法用到热播美剧《权利的游戏》当中，我们需要这种算法具备更加细致的模型才能分辨出剧中的人物到底是“善”还是“恶”。但是如果一个人的“善”与“恶”的本性与生俱来，那该怎么办如果他们的…

1. 背景 先来看两个例子，下面两幅图展示了百度在趋势预测方面的应用案例，一个是世界杯期间的比赛输赢预测，另一个是北京各旅游景区的游客人数预测。 这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 时间序列预测 时间序列预测即以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律…

一、概念/类描述 概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为：特征性描述和区别性描述。 特征性描述：是指从与某类对象相关的一组数据中提取出关于这些对象的共同特征。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的同性。。 区别性描述：描述两个或者更多不同类对…

R语言时间序列函数大全 【包】library(zoo) #时间格式预处理library(xts) #同上library(timeSeires) #同上library(urca) #进行单位根检验library(tseries) #arma模型library(fUnitRoots) #进行单位根检验library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数lib…