我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。 在本文中，我们将遵循 CRISP-DM 流程模型，以便我们采用结构化方法来解决业务案例。...，可以将问题定义如下： 预测股票代码 AAPL 的股价第二天会上涨还是下跌。...然后就是应该考虑手头有什么样的机器学习模型的问题。我们想预测第二天股票是上涨还是下跌。所以这是一个分类问题（1：股票第二天上涨或 0：股票第二天下跌）。在分类问题中，我们预测一个类别。...参数 lookback 指定预测中包含过去多少天。...总结 我们这篇文章的主要目的是介绍如何将股票价格的时间序列转换为分类问题，并且演示如何在数据处理时使用窗口函数将时间序列转换为一个序列，至于模型并没有太多的进行调优，所以对于效果评估来说越简单的模型表现得就越好
这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。...我们可以把处理过的列插入到原始序列旁边。...过去的观察 (t-1, t-n) 被用来做预测。对于一个监督学习问题，在一个有输入、输出模式的时间序列里，我们可以看到如何用正负 shift 来生成新的 DataFrame 。...有另一类预测问题，是用过去的观察，来预测出将来贯彻的一个序列。...比如，我们可以把一个输入序列为两个过去观察，要预测两个未来观察的序列问题，进行如下转化： data = series_to_supervised(values, 2, 2) 完整例子如下： from
在本教程中，你将了解到如何将单变量和多变量时间序列预测问题转换为机器学习算法处理的监督学习问题。 完成本教程后，您将知道： 如何编写一个函数来将时间序列数据集转换为监督学习数据集。...shift函数可以帮我们完成这一动作，我们将移位后的列插入到原始列的右侧。...，当前时间（t）和未来时间（t + 1，t + n）是预测时间，过去的观测值（t-1，t-n）用于预测。...） 另一种预测问题类型是使用过去的观测序列来预测未来的观测序列。...具体来说，你了解到： Pandas的 shift（） 函数及其如何用它自动从时间序列数据中产生监督学习数据集。 如何将单变量时间序列重构为单步和多步监督学习问题。
所以这里涉及到2个问题： 1，从Object对象取出数据； 2，将数据转换并且赋值给C++本地数据结构 对于第一个问题，我们可以反射DTO对象的属性，然后跟本地数据接口一一对应，但是，本来我们已经在反射调用方法了...#include 否则，需要包含这个头文件： #include 如果不是使用CString，而是 wstring，那么需要定义一个方法来实现托管字符串到本机字符串的转换...转换到本机结构体 下面再回来看看 GetUserByID 方法内的对象数据转换部分： //转换托管类型数据到本机结构体 Func^ entityProp...为何不使用序列化的问题 在进行分布式跨平台调用的时候，序列化常常作为一个有效手段被大量使用，但是我们的应用有几个特点: 1，没有分布式，在进程内进行不同语言平台调用； 2，不知道反序列化的类型，因为C+...下一篇，我们将介绍C++与.NET如何传递集合对象的问题。 （未完待续）
接下来的几年里，它们成为了解决序列学习、序列转换（seq2seq）的方式，这也使得语音到文本识别和Siri、Cortana、Google语音助理、Alexa的能力得到惊人的提升。...因此，LSTM可以消除一些梯度消失的问题。 LSTM中的顺序处理 从上图可以看出，这并没有解决全部问题。我们仍然有一条从过去单元到当前单元的顺序路径。...但是它们只能记住100个量级的序列，而不是1000个量级，或者更长的序列。 还有一个RNN的问题是，训练它们对硬件的要求非常高。另外，在我们不需要训练这些网络快速的情况下，它仍需要大量资源。...这意味着一个实际的神经网络将决定哪些过去的向量对未来决策有重要性。 但是存储到内存怎么样呢？上述体系结构将所有先前的表示存储在内存中，这与神经网络图灵机（NTM）不同。...这是当前研究的重点。 看到如此多的公司仍然使用RNN/LSTM进行语音到文本的转换，我真的十分惊讶。许多人不知道这些网络是如此低效和不可扩展。
序列问题 我们从序列问题的讨论开始，最简单的序列机器学习问题是「一对一」问题。 ? One to One 在这种问题中，向模型输入一个数据或一个向量，模型会对输入生成一个预测结果。...同样，这个门的输出值也是在 0 和 1 之间，输入门的值将和候选层的输出值相乘。 ? 这个层对当前输入和过去输出应用了双曲正切函数作为变换（激活函数），结果将返回一个与内部状态相加的候选向量。...以上描述的三个门有互相独立的权重和偏置，因此，网络将分别学会，保持过去输出的概率、保持当前输入的概率以及将内态传递给输出的概率。 在一个循环神经网络中，不仅需要输入数据，还需要输入网络过去的状态。...经过一段时间的训练后，循环神经网络将学会保留过去画面的哪些部分和保留的比率，以及保留当前画面的多少信息，丰富的结构使其拥有比简单前馈神经网络强大得多的性能。...归一化或者数据转换意味着新变量的定义域将限定在 0 和 1 之间。
完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Beijing+PM2.5+Data 下载数据集并将其命名为「raw.csv」，放置到当前工作目录。...我们将监督学习问题设定为：根据上一个时间段的污染指数和天气条件，预测当前时刻（t）的污染情况。 这个表述简单直接，只是为了说明问题。...我们可以使用之前博客中编写的 series_to_supervised（）函数来转换数据集： 如何用 Python 将时间序列问题转换为监督学习问题（https://machinelearningmastery.com...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?
这篇文章将告诉你如何利用时间序列分析来预测未来的货币汇率，并利用时间序列来进行机器学习。 序列问题 让我们从讨论序列问题开始。涉及序列的最简单的机器学习问题是一个“一对一”问题。 ?...我们可以扩展这个构想，使模型能够使用输入和输出的过去值。 它被认为是“一对多”问题。“一对多”问题是从“一对一”问题开始的。 “一对一”问题比如，我们把数据输入到模型，然后模型生成一个输出。...权重乘以当前的输入xt，即u，并且权重和之前的输出yt-1相乘，也就是w。这个公式就像指数加权移动平均值(EWMA)，通过它的输出过去值来做输入的当前值。...Train-Test Split 接下来要做的事情是将数据集标准化。你只需要匹配和转换你的训练数据，并转换你的测试数据。这么做的原因是你不想假定你知道你的测试数据的规模。...标准化或转换数据意味着新的规模变量（scale variable）将在0到1的范围之间。 神经网络模型 一个完全连接的模型是一个简单的神经网络模型，它被构建为一个简单的回归模型。
STUDY算法 STUDY算法采用了将推荐内容问题建模为点击率预测问题的方法。 其中模拟用户与每个特定项目的交互概率取决于： 1）用户和项目特征 2）该用户的项目交互历史序列。...STUDY 模型以因果转换器为基础，将三角矩阵注意力掩码替换为基于时间戳的灵活注意力掩码，从而允许跨不同子序列的注意力。...与普通转换器相比，STUDY 模型在一个序列中保持一个因果三角注意矩阵，并在不同序列中具有灵活的值，这些值取决于时间戳。...因此，序列中任何输出点的预测都会参考相对于当前时间点过去发生的所有输入点，无论它们是出现在序列中当前输入点之前还是之后。...另外，团队还观察到，学生们会重温他们过去读过的书，因此，将为每个学生推荐的书本限制在他们过去读过的书本范围内，就可以在测试集上取得很好的表现。
完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Beijing+PM2.5+Data 下载数据集并将其命名为「raw.csv」，放置到当前工作目录。...我们将监督学习问题设定为：根据上一个时间段的污染指数和天气条件，预测当前时刻（t）的污染情况。 这个表述简单直接，只是为了说明问题。...我们可以使用之前博客中编写的 series_to_supervised（）函数来转换数据集： 如何用 Python 将时间序列问题转换为监督学习问题（https://machinelearningmastery.com...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。
RNN 可以在当前时间步将输入序列映射到输出序列，并预测下一时间步的输出。 从架构设计到应用开发，关于 RNN 的文献已经有大量的论文发表。...然而，对长期依赖的序列数据还存在一些挑战，例如梯度消失和梯度爆炸问题，本文将讨论这些问题。 ? 机器之心重点介绍了第二部分循环神经网络的基础与第四部分循环神经网络的架构。...（1）深度输入到隐藏：其基本思想之一是将多层感知机（MLP）结构引入转换和输出阶段，分别称为深度转换 RNN 和深度输出 RNN。 （2）深度隐藏到隐藏和输出：深度 RNN 重点关注于隐藏层的构造。...而双向 RNN（BRNN）利用了过去和未来的所有可用输入序列评估输出向量 [46]。...该 Hadamard 乘积将确定所要保留与遗忘的以前信息。 4. 当前时间步的最终记忆 在最后一步，网络需要计算 h_t，该向量将保留当前单元的信息并传递到下一个单元中。
首先将前一层隐藏状态的信息和当前输入的信息传递到 sigmoid 函数中去。将值调整到 0~1 之间来决定要更新哪些信息。0 表示不重要，1 表示重要。...首先，我们将前一个隐藏状态和当前输入传递到 sigmoid 函数中，然后将新得到的细胞状态传递给 tanh 函数。最后将 tanh 的输出与 sigmoid 的输出相乘，以确定隐藏状态应携带的信息。...需要注意的是，LSTM层在处理长序列时容易出现梯度消失或爆炸的问题。...单变量单步预测： 输入：只包含单个时间序列特征的历史数据。 输出：预测下一个时间步的单个时间序列值。 例如，给定过去几天的某股票的收盘价，使用LSTM进行单变量单步预测将预测未来一天的收盘价。...例如，给定过去几天的某股票的收盘价，使用LSTM进行单变量多步预测将预测未来三天的收盘价。 多变量单步预测： 输入：包含多个时间序列特征的历史数据。
首先将前一层隐藏状态的信息和当前输入的信息传递到 sigmoid 函数中去。将值调整到 0~1 之间来决定要更新哪些信息。0 表示不重要，1 表示重要。...首先，我们将前一个隐藏状态和当前输入传递到 sigmoid 函数中，然后将新得到的细胞状态传递给 tanh 函数。最后将 tanh 的输出与 sigmoid 的输出相乘，以确定隐藏状态应携带的信息。...单变量单步预测：输入：只包含单个时间序列特征的历史数据。输出：预测下一个时间步的单个时间序列值。例如，给定过去几天的某股票的收盘价，使用LSTM进行单变量单步预测将预测未来一天的收盘价。...单变量多步预测：输入：只包含单个时间序列特征的历史数据。输出：预测接下来的多个时间步的单个时间序列值。例如，给定过去几天的某股票的收盘价，使用LSTM进行单变量多步预测将预测未来三天的收盘价。...输出：预测接下来的多个时间步的一个或多个时间序列值。例如，给定过去几天的某股票的收盘价、交易量和市值等特征，使用LSTM进行多变量多步预测将预测未来三天的收盘价。
在过去的几年里，将 RNN 应用于各种问题取得了令人难以置信的成功：语音识别、语言建模、翻译、图像字幕……不胜枚举。...RNN 的吸引力之一是它们可能能够将先前的信息与当前任务联系起来，例如使用先前的视频帧可能会告知对当前帧的理解。如果 RNN 可以做到这一点，它们将非常有用。但他们可以吗？...最后，在第三部分，单元将更新的信息从当前时间戳传递到下一个时间戳。LSTM 单元的这三个部分称为门。第一部分称为忘记门或遗忘门，第二部分称为输入门，最后一部分称为输出门。...然后，过去10个月的数据被用来作为测试数据，与LSTM模型的预测结果进行比较。 下面是数据集的一个片段。 然后形成一个数据集矩阵，将时间序列与过去的数值进行回归。...将前一个参数设置为120，训练和验证数据集就建立起来了。作为参考，previous = 120说明模型使用从t - 120到t - 1的过去值来预测时间t的雨量值。
在图像到文本、文本到图像的变换以及视频文字说明的应用中，序列变换也是卓有成效。 在 2015-2016 年间，出现了 ResNet 和 Attention 模型。...这意味着它很容易遭遇梯度消失问题。 为此，人们开发了 LSTM 模型，LSTM 可以视为多个转换门的合并。ResNet 也借鉴于这种结构，它可以绕过某些单元从而记忆更长时间步的信息。...LSTM 中仍然存在按顺序地从过去单元到当前单元的序列路径。实际上，现在这些路径甚至变得更加复杂，因为路径上还连接了加如记忆的分支和遗忘记忆的分支。...这意味着一个实际的神经网络将决定过去的哪个向量对未来的决策更重要。 但记忆的储存呢？与神经图灵机不同，上面的架构将会把所有的历史表征储存在记忆中。...这一问题也是当前研究领域的重点，我们可以期待更多有意思的发现。 所以，最后总结来说：忘了 RNN 和它的变体吧，你仅需要的是注意力机制模块。
在过去的几年里，将 RNN 应用于各种问题取得了令人难以置信的成功：语音识别、语言建模、翻译、图像字幕……不胜枚举。...RNN 的吸引力之一是它们可能能够将先前的信息与当前任务联系起来，例如使用先前的视频帧可能会告知对当前帧的理解。如果 RNN 可以做到这一点，它们将非常有用。但他们可以吗？...最后，在第三部分，单元将更新的信息从当前时间戳传递到下一个时间戳。LSTM 单元的这三个部分称为门。第一部分称为忘记门或遗忘门，第二部分称为输入门，最后一部分称为输出门。...然后，过去10个月的数据被用来作为测试数据，与LSTM模型的预测结果进行比较。下面是数据集的一个片段。然后形成一个数据集矩阵，将时间序列与过去的数值进行回归。...将前一个参数设置为120，训练和验证数据集就建立起来了。作为参考，previous = 120说明模型使用从t - 120到t - 1的过去值来预测时间t的雨量值。
如上所述，将修辞模型融入到诗句中，需要控制修修辞模型的使用方式以及记忆语境主题信息。为此，我们首先提出了两种条件可变的自编码模型来有效地控制什么时候生成修辞格句子，以及使用哪种修辞格模式。...在本文中，我们试图解决这些问题，并因此提出了一个全局上下文增强的深度转换架构，用于序列标记GCDT。我们在句中的每个位置加深状态转换路径，并进一步使用从整个句中学习到的全局表示来分配每个标记。...序列标签编码器 然后，将连接的token嵌入 ? 输入序列标记编码器中。 ? 序列标签解码器 考虑到这句话中的第t个单词，将序列标记编码器 ? 的输出以及过去嵌入 ?...的标签的输出输入解码器，然后将解码器 ? 的输出转换为 ? ，在标签词汇表上进行最终的softmax。在形式上，将单词 ? 的标号预测为概率方程。 ?...在每个时间步，我们使用序列标记解码器联合编码过去的标签信息，而不是求助于CRF。此外，我们使用波束搜索算法来推断测试时标签的最可能序列。
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