Albireo事象的四分之一

作者|ChristophePere编译|VK来源|TowardsDatasScience介绍长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，ARMA[3]，ARIMA[4])。这些

人们不是每一秒都从头开始思考，就像你阅读本文时，不会从头去重新学习一个文字，人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个问题，循环神经网络(Recurrent Neural Networks)可以解决这一个问题，在循环神经网络中，通过循环可以解决没有记忆的…

之前我们已经学过了许多的前馈网络. 所谓前馈网络, 就是网络中不会保存状态. 然而有时 这并不是我们想要的效果. 在自然语言处理 (NLP, Natural Language Processing) 中, 序列模型是一个核心的概念. 所谓序列模型, 即输入依赖于时间信息的模型.…

本文讨论LSTM网络的Pytorch实现，兼论Pytorch库的代码组织方式和架构设计。

标题已经阐述了一切。 该数据是在近四年的时间里对一个家庭以一分钟采样率测量的电力消耗，可以在这里下载。 数据包括不同的电量值和一些分表的数值。然而，我们只关注 Global_active_power 这个变量。 将日期和时间合并到同一列，并转换为 datetime 类型。 将 …

时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。典型的时间序列问题，例如股价预测、制造业中的电力预测、传统消费品行业的销售预测、客户日活跃量预测等等，本文以客户日活跃量预测为例。 3、机器学习方法，将序列预测转为有监督建模预测，如XG…