简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f…

Facebook 宣布开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具――“Prophet”,即“先知”.取名倒是非常直白. Facebook 表示,Prophet 相比现有预测工具更加人性化,并且难得地提供 Python 支持.另外,它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美. 在建模阶段,当前可用的 Python 工具包寥寥无几.最广为人知的 “ forecast” ,谷歌开发的 CausalImpact, 以及推特的 AnomalyDetection,均是基于 R 语言.很显然,Fac…

预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事.为此,人们研究了许多时间序列预测模型.然而,大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想.这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识,更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中.为此,Prophet充分的将两者融合了起来,提供了一种更简单.灵活的预测方式,并且在预测准确率上达到了与专业分析师相媲美的程度.如果你还在为时间序列预测而苦恼,那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧. 前言 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用…

既然是玩转,就得easy,在通俗搞懂核心原理的基础上,重在实践. 本文首先介绍Prophet模型基本使用,再介绍一个开箱即用的开源项目--Streamlit_prophet,进一步降低Prophet使用门槛(甚至给运营.业务都会用~) 简介 时间序列受4种成分影响: 趋势:宏观.长期.持续性的作用力 周期:比如商品价格在较短时间内,围绕某个均值上下波动: 季节:变化规律相对固定,并呈现某种周期特征:"季节"不一定按年计,每周.每天的不同时段的规律,也可称作季节性. 随机:随机的不确定性…

从 Facebook 的 GitHub 账户中可以看到,Facebook 已经开源的开源项目有近 300 个,领域涉及移动.前端.Web.后端.大数据.数据库.工具和硬件等.Facebook 开源项目负责人 James Pearce 曾在 OSCON 解释过 Facebook 究竟为何要使用.支持和发布开源项目.具体如下: 共享 Facebook 的代码(通常是软件“栈”,偶尔也包括硬件设计)促进了这个世界的创新.这些代码帮助他人更快地开发软件.因为 Facebook 不是一家软件公司,所以它在…

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n…

Metasploit是一款开源的安全漏洞检测工具,可以帮助安全和IT专业人士识别安全性问题,验证漏洞的缓解措施,并管理专家驱动的安全性进行评估,适合于需要核实漏洞的安全专家,同时也适合于强大进攻能力的渗透测试专家.Metasploit提供真正的安全风险情报,这这种可以扩展的模型将负载控制.编码器.无操作生成器和漏洞整合在一起,使Metasploit成为一种研究高危漏洞的途径.它集成了各平台上常见的溢出漏洞和流行的shellcode ,并且不断更新.最新版本的MSF包含了750多种流行的操作系统及…

(Facebook开源项目)Fresco:一个新的Android图像处理类库 在Facebook的Android客户端上快速高效的显示图片是非常重要的.然而多年来,我们遇到了很多如何高效存储图片的问题.图片太大,而设备太小.一个像素点就占据了4个字节数据(分别代表R G B和alpha).如果在一个480*800尺寸的手机屏幕上,一张单独的全屏图片就会占据1.5MB的内存空间.通常手机的内存都非常小,而这些内存被多种多样的app划分占用.在一些设备上,Facebook app虽然只有16MB,但…

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型…

Facebook的开源大手笔   1. 开源Facebook平台代码 Facebook在2008年选择将该平台上的重要部分的代码和应用工具开源.Facebook称,平台已经基本发展成熟,此举可以让开发者更全面地理解整个Facebook平台,更容易地为Facebook开发应用软件,并可以回报社区.   该项目代号为“FBOpen”,其中包含了实现Facebook平台的一些基础设施.功能等,如API架构.FQL分析器.FBML分析器.FBJS,以及许多常用方法和标签的实现,代码基于PHP.这意味着其…