PYTHON中用PROPHET模型对天气时间序列进行预测与异常检测 / 四六文摘

背景聚类分析在机器学习领域属于无监督学习的一种,能够根据一些特征对样本数据进行分类.使用聚类分析分完的类具有"类中相似,类间区别"的特点.RFM模型是非常常见的分析用户价值的方法 ...

Pandas 基础使用教程(1) Pandas 是非常著名的开源数据处理库,我们可以通过它完成对数据集进行快速读取.转换.过滤.分析等一系列操作.除此之外,Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透 ...

Python爬虫与Stata应用能力提升与实证前沿寒假工作坊 Author: Greg RaffertyTitle: Forecasting in Python with Facebook Pro ...

近期文章文本数据分析文章汇总(2016-至今) python爬虫与文本数据分析系列课当文本分析遇到乱码(à¸‡'âŒ£')à¸‡怎么办? Loughran&McDonald金融文本情感分 ...

一.模型 Propher模型使用一个可分解的时间序列模型,主要由趋势项(trend),季节项(seasonality)和假期因素(holidays)组成是趋势函数,代表非周期变化的值,表示周期性变化 ...

prophet是facebook开源的python预测库,该库的api设计与sklearn很像,也是分为fit方法和predict方法. prophet库可以帮助我们进行 Saturating For ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22546 资产价格具有随时间变化的波动性(逐日收益率的方差).在某些时期,收益率是高度变化的,而在其他时期则非常平稳.随机波动率模型用一个潜在的波动 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8522 分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值.分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试. ...

原文链接: http://tecdat.cn/?p=22071 至少有两种非平稳时间序列:具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列(称为单整时间序列).单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳.它们只能 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12030 准备数据采样函数svsample需要其输入数据y是数值向量,而且没有任何缺失值(NA),如果提供其他任何内容,则会报错.在y包含零的情况 ...

之前我们用Cox回归模型探讨过多个指标对生存期的影响,但是Cox回归模型仅限于数据中具有多个指标,如果我们只有一个指标,那么又该如何进行生存期影响分析呢? 下面我们将学习另外一种生存分析模型--Kap ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22849 当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时,预测者通常将可用的样本分成两部分:内样本(又称 "训练集")和保留样本(或外 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20015 本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵.波动率的模型. 均值模型本节探讨条件均值模型. iid模 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23544 下面是一个关于如何使用长短期记忆网络(LSTM)来拟合一个不稳定的时间序列的例子. 每年的降雨量数据可能是相当不稳定的.与温度不同,温度通 ...

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