介紹完機器學習預測時間序列,接著連續幾篇要進入到深度學習的範疇。 我們會提到在時間序列預測的命題上,深度學習和機器學習的不同、優化的邏輯,並且整理有哪些神經網絡...
第六篇我們要對之前提過的 AR model (AutoRegressive model) 做一個延伸,那就是「VAR (Vector Autoregressio...
DTW 是什麼 當要計算時間序列資料的相似程度時,我們可以使用不同的距離計算方式。DTW就是其中一種距離方式計算,他的優勢在於: 可以比較長度不同的資料:在...
歡迎來到【時間序列分析與預測方法大全】第一篇! 本篇我們會介紹時間序列資料所包含的屬性。先對資料特性有基本認識後,進入到方法和模型時才不會對各種名詞產生問號哦~...
(努力更新、連載中) 前一篇我們盤點、簡述了所要介紹的時間序列預測統計模型,第四篇我們要重點認識統計模型的經典、時間序列預測界的 OG(元老)—— ARIMA...
第一篇記錄了時間序列屬性,將趨勢、季節性等元素拆解、分別畫出圖表;第二篇則介紹時間序列轉換方法,透過縮放,讓資料分布更趨於常態,讓我們更好觀察時序的類型。從第三...
本篇詳細介紹 LSTM 及如何以 LSTM 建模預測時間序列。 本日大綱 LSTM 介紹 LSTM 元件構成 LSTM 的分類 實作注意事項 資料集介...
第四篇我們介紹了時間序列經典的統計預測方法 ARIMA,包含公式內的兩大模型 AR model、MA model,如何選擇參數 d, p, q,以及自動化的參數...
本篇詳細介紹 RNN 並使用它進行時間序列預測 本日大綱 RNN 介紹 激活函數 RNN 的分類 時間序列預測實作 資料集介紹/目標 套件導入 資料前...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 若內容有誤,還請留言指正,謝謝您的指教 #影片程式碼 #延續DAY25 fit <- arima(時序格式 ,o...
前面我們雖然有講到除了基本的數值類型資料以外,一共主要會有文字、圖片、聲音這三大類型,而在數值類型的資料裡面還有一種特別的類型是(時間)序列型的資料 今日範例-...
(資料更新中,會盡快補上缺漏部分) 上集我們說明了迴歸分析和時間序列分析的差異、訓練時的注意事項;下集我們就來進行 Python 實作示範。 我們會對同一份資料...
(資料更新中,會盡快補上缺漏部分) 第八篇我們進到機器學習的範疇。 說到用機器學習模型做時間序列預測,一定馬上想到把它當成迴歸問題對吧;不過呢,雖然時間序列預測...
昨天講了時間序列的 4 大屬性拆解,今天我們介紹三種時間序列資料的轉換方式,它的目的是能夠讓隱藏在時序中的規律可以更容易的被觀察。 首先上公式和概念: Powe...
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今天介紹使用 GRU 進行時間序列預測,一樣採用我們最愛的股價資料集!! 今日大綱 GRU 介紹 門控機制 與 LSTM 比較 實作注意事項 GRU...
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今天要介紹的是時間序列,它是一個隨時間變化的隨機過程,通常是在固定的時間區間上進行分析,例如每天的溫度和降雨量,每月的失業率以及年收入都是時間序列的一種,而分析...
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