R个时间序列的频率可以大于一年吗？ - 腾讯云开发者社区

时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化，尤其是在kaiming的MAE出现以后，现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练 Makridakis M-Competitions系列（分别称为...换句话说，分布略有不同的不同时间序列可以用作输入。在N-BEATS中是通过元学习实现的。元学习过程包括两个过程:内部学习过程和外部学习过程。内部学习过程发生在块内部，并帮助模型捕获局部时间特征。...在前面提到的电力需求预测场景中，一个额外的时间变量可以是月份(作为一个整数，值在1-12之间)。...(2)时间序列通过一个Time2Vec层，生成一个代表周期性输入模式的频率嵌入。(3)二进制嵌入表示该值是作为上下文给出的还是需要预测的。...在时间序列预测中，我们可以感觉到缺乏这种预先训练的模型。为什么我们不能像在NLP中那样在时间序列中利用这个优势呢?

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【数据集】开源 | 变点检测数据集，来自不同领域的37个时间序列，可以做作为变点检测的基准

J. van den Burg 内容提要变化点检测是时间序列分析的重要组成部分，变化点的存在表明数据生成过程中发生了突然而显著的变化。...虽然存在许多改变点检测的算法，但是很少有研究者注意评估他们在现实世界时间序列的性能。算法通常是根据模拟数据和少量不可靠的常用序列的ground truth进行评估的。...为了实现这一点，我们提出了第一个专门设计用于评估变化点检测算法的数据集，包括来自不同领域的37个时间序列。...每个时间序列都由5名专业的注释员进行标注，以提供关于变化点的存在和位置的ground truth。...我们分析了人类标注的一致性，并描述了在存在多个ground truth标注的情况下，可以用来衡量算法性能的评价指标。随后，我们提出了一项基准研究，在数据集中的每个时间序列上评估了14种现有算法。

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5个时间序列预测的深度学习模型对比总结：从模拟统计模型到可以预训练的无监督模型（附代码）

时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化，尤其是在kaiming的MAE出现以后，现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练。...换句话说，分布略有不同的不同时间序列可以用作输入。在N-BEATS中是通过元学习实现的。元学习过程包括两个过程:内部学习过程和外部学习过程。内部学习过程发生在块内部，并帮助模型捕获局部时间特征。...在前面提到的电力需求预测场景中，一个额外的时间变量可以是月份(作为一个整数，值在1-12之间)。...(2)时间序列通过一个Time2Vec层，生成一个代表周期性输入模式的频率嵌入。(3)二进制嵌入表示该值是作为上下文给出的还是需要预测的。...在时间序列预测中，我们可以感觉到缺乏这种预先训练的模型。为什么我们不能像在NLP中那样在时间序列中利用这个优势呢?

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为什么不用计算机模拟设计航空发动机，看到一个院士对发动机的测试居然要一年，难道不能缩短试错的时间吗？

所以讲一个院士提到的发动机测试需要一年的时间在业内已经算是正常的水准了，研制一个全新设计的发动机需要至少20年，要比研制新一代的飞机要长一倍以上的时间，设计阶段可能时间不是很长如何在复杂的条件下验证这是周期长最关键的因素...而且国内的航空发动机技术还是在参照国外的方面，在参照的基础上进行完善创新，这块技术的转化也是需要时间的，由于设计到的种类如何的繁多，而且在国内顶级的工业基础也不是非常完善，所以讲测试和试验的时候时间就会延长...，工业和人才基础是一个国家高科技最强大的支撑，基础底子雄厚一些在具备设计和测试的时间就会缩短，现在国内航空发动机刚刚解决有没有的问题，所以很多产业链体系还不是很完善，正是因为其产业的复杂性所以迄今为主拥有航空发动机技术的国家少的可怜...计算机的诞生让纯正的软件类的设计有了突飞猛进的发展，同时也带动了很多工业体系，但是在和工业体系接轨的过程中需要一个很长的缓冲带，现在的芯片设计都是借助于工具软件来设计开发，中间还需要一个软件工具包的转化...，特别是在国内积累的阶段，也是需要时间的，这点也是遵循科学依据的关键点，希望能帮到你。

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PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据

，先进行分类，除去目标变量label，此数据集的字段可以分成三个类别：订单相关指标、客户行为相关指标、酒店相关指标。...，用户转向使用小城市酒店信息较全的竞品导致用户流失访问时间点在7点-19点用户流失比例高与平均水平：工作日推送应该避开这些时间点酒店商务属性指数在0.3-0.9区间内用户流失大于平均水平，且呈现递增趋势...R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析R语言用主成分PCA、逻辑回归...ST的股票R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM

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PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据

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PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据

，先进行分类，除去目标变量label，此数据集的字段可以分成三个类别：订单相关指标、客户行为相关指标、酒店相关指标。...R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言用主成分PCA、 ...ST的股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平 R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测 python在Scikit-learn...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升...R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析R语言基于Bagging分类的逻辑回归

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Pandas处理时间序列数据的20个关键知识点

时间序列数据有许多定义，它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。时间序列数据的来源是周期性的测量或观测。许多行业都存在时间序列数据。...1.不同形式的时间序列数据时间序列数据可以是特定日期、持续时间或固定的自定义间隔的形式。时间戳可以是给定日期的一天或一秒，具体取决于精度。...隐藏信息访问时间戳对象还保存有关日期算法的信息。例如，我们可以问这一年是不是闰年。...创建一个具有指定时区的时间序列我们还可以使用tz关键字参数创建带有时区的时间序列对象。...用取样函数重新采样时间序列数据的另一个常见操作是重采样。根据任务的不同，我们可能需要以更高或更低的频率重新采样数据。 Resample创建指定内部的组(或容器)，并允许您对组进行合并。

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常用模块random,time,os,s

r) #0.7028485217376959 r = random.uniform(1,2) #取大于一且小于二之间的小数 print(r) #1.2376900963409765...#取随机整数 r = random.randint(2,8) #取大于二且小于八之间的整数 print(r) #7 r = random.randrange(2,8,2) #取大于等于二且小于十之间的整数...#返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 os.path.getsize(path) #返回path的大小五丶序列化模块　　什么叫序列化 -----将原本的字典丶列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化...python上序列化了,拿在java中也可以反序列化能够处理的数据类型是非常有限的"字符串列表字典数字字典中的key只能是字符串 ?...特有的类型和python的数据类型间进行转换　　pickle模块也提供了四个功能: 　　　　dumps丶dump(序列化,存) 　　　　loads(反序列化,读) 　　　　load(不仅可以序列化字典

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用matlab产生时域离散信号实验报告(有关数字信号处理)

，当的绝对值大于1时，序列为随时间发散的序列，当的绝对值小于1时，序列为随时间收敛的序列。...由图可见，只有当虚指数序列的角频率满足为有理数时，信号的实部和虚部和相角都为周期序列，否则为非周期序列。对于复指数序列，其一般形式为可以通过调用下面绘制复指数序列时域波形的MATLAB函数。...function dfzsu(n1,n2,r,w)%n1:绘制波形的虚指数序列的起始时间序号%n2：绘制波形的虚指数序列的终止时间序号%w：虚指数序列的角频率%r: 指数序列的底数k=n1:n2;f=(...全零矩阵zeros(1,N)产生一个由N个零组成的列向量，对于有限区间的可以通过以下MATLAB程序表示 % 单位抽样序列实现程序k=-30:30;delta=[zeros(1,30),1,zeros(...单位矩阵ones(1,N)产生一个由N个1组成的列向量，对于有限区间的可以通过以下MATLAB程序表示 % 单位阶跃序列实现程序k=-30:30;uk=[zeros(1,30),ones(1,31)];

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时间序列&日期学习笔记大全（下）

对s 序列所有日期进行偏移，偏移2个月 s + pd.DateOffset(months=2) # 偏移的是日，时分秒的时候，可以直接类似timedelta使用 s - pd.offsets.Day(2...时间序列相关方法 13.1 转换时间频率 dr = pd.date_range('1/1/2010', periods=3, freq=3 * pd.offsets.BDay()) ts = pd.Series...重新采样 resample resample是一个基于时间的groupby方法，可以方便的用于频率转换，重采样功能非常灵活，允许指定许多不同的参数来控制频率转换和重采样操作。...Period 周期时期 # 可以用period_range 直接生成 # 用freq参数传入时期的频率 pd.Period('2012-1-1', freq='D') # 周期时间可以相加减 p =...18.3 改变周期的频率和时间不同的是，周期频率从年变为月，也是一个数据。

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Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

p=12272 ---- 使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列。...根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量...要进行超时的交叉验证，您需要创建训练和测试数据集，方法是将时间序列按大约75:25的比例或基于序列时间频率的合理比例分成两个连续的部分。为什么不随机采样训练数据？...X项的P值小于<0.05，这很好。所以总的来说要好得多。理想情况下，应该返回多个时间点，例如返回1、2、3和4个季度，并查看一年中各个时间点的预测效果如何。...进行时间序列预测 4.R语言使用ARIMA模型预测股票收益 5.R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 6.用R语言实现神经网络预测股票实例 7.机器学习助推快时尚精准销售预测 8.R语言中

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Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量...也就是说，模型被训练到上一个值进行下一个预测。因此，我们似乎有一个不错的ARIMA模型。但是那是最好的吗？目前不能这么说，因为我们还没有真正预测未来数据，而是将预测与实际数据进行了比较。...要进行交叉验证，您需要创建训练和测试数据集，方法是将时间序列按大约75:25的比例或基于序列时间频率的合理比例分成两个连续的部分。为什么不随机采样训练数据？...X项的P值小于<0.05，这很好。所以总的来说要好得多。理想情况下，应该返回多个时间点，例如返回1、2、3和4个季度，并查看一年中各个时间点的预测效果如何。...R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab

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Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量...也就是说，模型被训练到上一个值进行下一个预测。因此，我们似乎有一个不错的ARIMA模型。但是那是最好的吗？目前不能这么说，因为我们还没有真正预测未来数据，而是将预测与实际数据进行了比较。...要进行交叉验证，您需要创建训练和测试数据集，方法是将时间序列按大约75:25的比例或基于序列时间频率的合理比例分成两个连续的部分。为什么不随机采样训练数据？...X项的P值小于时间点，例如返回1、2、3和4个季度，并查看一年中各个时间点的预测效果如何。...RNN的温度时间序列预测R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用

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计算机网路概述(上)

作为交换设备具有动态转接特性 - 可以在所有交换设备端口之间动态的,在物理上,逻辑上建立端口的连接,将一个端口数据动态转移到另一个端口,这种连接在很多种设备中可以并行运行 - 应用:电话网络中的交换机...bit码片序列(碎码序列)(chipping sequence),其中:“0"用”-1"表示,“1"用”+1"表示示例: S站的码片序列是:(-1 -1 -1 +1 +1 -1 +1 +1) 各个用户使用相同频率载波...由于各个用户传输信号所用的载波频率相同,每个用户发送的数据必然在信道中势必会相互叠加,为了保证数据共享信道且彼此互不干扰则需要各个用户的码片序列相互正交(orthogonal) 示例:假设{di}是一个原始数据序列...传输延迟发送(源)主机: 接受应用报文(消息) 拆分为较小长度为L bits的分组(packets) 在传输速率为R的链路上传输分组完成链路传输所用时间称为传输延迟(时延),(发送延迟(...10个用户进行传输(1Mbps/100kb/s) 分组交换在此场景下,基于某种统计,对于35个用户,大于10个用户同时活动的概率<0.0004 结论: 分组交换允许更多用户同时使用网络

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LeetCode通关：通过排序一次秒杀五道题，舒服！

O(nlogn) 有时间的可以把十大排序都在这道题练上一练。...统计元素出现频率，从大到小排序，取前k个元素。...我们可以看一下，合并的时候，l指向左子数组2的位置，r指向右子数组0的位置，num[l]>nums[r]，因为子数组是有序的，所以l后面几个元素也都一定大于0，所以可以得出，此时逆序对数量=mid-l+...插入排序算法：插入排序是迭代的，每次只移动一个元素，直到所有元素可以形成一个有序的输出列表。每次迭代中，插入排序只从输入数据中移除一个待排序的元素，找到它在序列中适当的位置，并将其插入。...，关于链表，可以查看：LeetCode通关：听说链表是门槛，这就抬脚跨门而入关于插入排序：我们需要从未排序序列里将元素插入到排序序列的合适位置关于链表插入：链表插入是插入节点前驱节点改变后继的一个操作

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Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

p=33550 原文出处：拓端数据部落公众号什么是时间序列？时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。...我们经常需要降低（下采样）或增加（上采样）时间序列数据的频率。如果我们有每日或每月的销售数据，将其降采样为季度数据可能是有用的。或者，我们可能希望上采样我们的数据以匹配另一个用于进行预测的系列的频率。...时间序列分析方法可以分为两类：频域方法时域方法频域方法分析信号在频率带（如最后100个样本）上的变化程度。...时间序列趋势、季节性和周期性时间序列数据可以分解为四个组成部分：趋势季节性周期性噪声并不是所有的时间序列都具有趋势、季节性或周期性；而且必须有足够的数据支持存在季节性、周期性或趋势。...趋势可以是确定性的，是时间的函数，也可以是随机的。季节性季节性指的是一年内在固定时间间隔内观察到的明显重复模式，包括峰值和低谷。

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Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

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如何构建一个反电信网络诈骗基础模型

1、首先笔者构建一个词语出现的频率表（指标矩阵）。由于爬虫爬取的时间格式具体到秒，要以天为单位进行的关键词统计，实现方法是以时间为索引构建时间和关键词词典。...经过计算后，笔者发现这里面的相关性系数有正有负，当相关性系数大于0时，可以认为这个词组存在诈骗逻辑。对于变量大于0的情况，还要进一步分类，计算它们的情感态度值。...对于具有这种相关性的新词组，可以继续对词组的情感态度进行进一步分类。 3、诈骗出现时间特点网络电信诈骗中，时间因素也是一个很重要的参量。...橙黄色表示的是当日对网络电信诈骗新闻的报道篇数，红色表示一周左右的一个移动平均数，灰色是移动平均标准差。从中大致可以看出电信网络诈骗的出现频率大致上是随某一热度时间出现。...5、总结通过对于关键词和时间序列的分析，在构建网络及电信诈骗模型的时候，我们要综合考虑一下几点： 1、从文章中提取的关键词要进行相关性分类和情感态度分类。

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pnpm 会使用硬链接减少磁盘空间，那如何查看某个 package 硬链接到全局目录的什么位置？

-name '*hello*' # 在当前目录递归查找修改时间大于 30 天并且小于 60 天的文件 # 其中数字以天为单位，+ 表示大于，- 表示小于 # +30: 大于30天 # -60: 小于60...-type s # 在当前目录递归查找 inode 为 10086 的文件 # 一般用以寻找硬链接的个数，比如 pnpm 中某一个 package 的全局路径在哪里 $ find ....-inum 10086 # 寻找相同的文件（硬链接），与以上命令相似 $ find . -samefile package.json Q：你还记得 f/d/s 各代表什么文件类型吗？...作业如何找到当前目录及所有子目录下文件名包含 hello 的文件如何找到当前目录及所有子目录下文件内容包含 hello 的文件如何列出当前目录（不包含子目录）下的所有目录如果一个连接为硬链接，那如何在全局目录中找到该文件...如何删掉当前目录中最近修改时间大于一年的全部文件参考资料 [1] stat:https://q.shanyue.tech/command/stat.html [2] the silver searcher

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5个时间序列预测的深度学习模型对比总结：从模拟统计模型到可以预训练的无监督模型

【数据集】开源 | 变点检测数据集，来自不同领域的37个时间序列，可以做作为变点检测的基准

5个时间序列预测的深度学习模型对比总结：从模拟统计模型到可以预训练的无监督模型（附代码）

为什么不用计算机模拟设计航空发动机，看到一个院士对发动机的测试居然要一年，难道不能缩短试错的时间吗？

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据

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Pandas处理时间序列数据的20个关键知识点

常用模块random,time,os,s

用matlab产生时域离散信号实验报告(有关数字信号处理)

时间序列&日期学习笔记大全（下）

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

计算机网路概述(上)

LeetCode通关：通过排序一次秒杀五道题，舒服！

Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

如何构建一个反电信网络诈骗基础模型

pnpm 会使用硬链接减少磁盘空间，那如何查看某个 package 硬链接到全局目录的什么位置？

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