时间序列(time series)是一系列有序的数据.通常是等时间间隔的采样数据.如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度. time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取与分类),clustering(相似数列聚类)等. 这篇文章主要讨论prediction(forecast,预测)问题. 即已知历史的数据,如何准确

在当下,人工智能的浪潮席卷而来.从AlphaGo.无人驾驶技术.人脸识别.语音对话,到商城推荐系统,金融业的风控,量化运营.用户洞察.企业征信.智能投顾等,人工智能的应用广泛渗透到各行各业,也让数据科学家们供不应求.Python和R作为机器学习的主流语言,受到了越来越多的关注.数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择,本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析. 一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象.解释型免费开源高级语言.它功能强大,有活跃的社区支持和各式各样的

数据说明 本数据是一份汽车贷款违约数据 application_id    申请者ID account_number 账户号 bad_ind            是否违约 vehicle_year      汽车购买时间 vehicle_make     汽车制造商 bankruptcy_ind 曾经破产标识 tot_derog           五年内信用不良事件数量(比如手机欠费消号) tot_tr                  全体账户数量 age_oldest_tr     最久

Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷,因为R语言的社区强大,并且在不断更新和完善,提供了各种分析利器.Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器. 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件.备忘--- # 一级标题(#+空格+文字) ## 二级标题(##+空格+文字) ....... ....... ##### 五级标题 ### 无序列表 运动: - 篮球 - 足球 ### 有序列表排名: 1. 第一名 2. 第二名 3. 第三名 ## 嵌入代码 把r换

1.       绩效评估 时间的确定 R测量时间是在最简单的方式提供是system.time性能. system.time(expr, gcFirst=TRUE) 这个函数会在不减少程序执行性能的情况下,执行表达式expr,gcFrist则是指定程序执行前是否先执行垃圾回收. do.stuff <- function(){ a <- 1:100000 for(i in 1:100000){ a[i] <- a[i]^2 } a } system.time(do.stuff()) 监控内

http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创

R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域

# -*- coding:utf8 -*- import os import jieba def splitSentence(inputFile): fin = open(inputFile, 'r') #以读的方式打开文件 global fout #以写得方式打开文件 #print fin global stop for eachLine in fin: #print eachLine line = eachLine.strip()#.decode('utf-8', 'ignore') #去除

%ProbS clear all;%% 数据读入与预处理 data = load('E:\network_papers\u1.base');test = load('E:\network_papers\u1.test'); R = preprocess(data.train);T = preprocess(test.test); [M,N] = size(R);[m,n] = size(T); w = resource_allocate(R,du,di); for u = 1:M    inde

结构化感知器(Structured Perceptron, SP)是由Collins [1]在EMNLP'02上提出来的,用于解决序列标注的问题:中文分词工具THULAC.LTP所采用的理论模型便是基于此. 1. 结构化感知器 模型 CRF全局化地以最大熵准则建模概率\(P(Y|X)\):其中,\(X\)为输入序列\(x_1^n\),\(Y\)为标注序列\(y_1^n\).不同于CRF,SP则是(同样以最大熵准则)建模score函数: \[ S(Y,X) = \sum_s \alpha_s \P

有些国外的平台.社区.博客如果连接无法打开,那说明可能需要"科学"上网 量化交易平台 国内在线量化平台: BigQuant - 你的人工智能量化平台 - 可以无门槛地使用机器学习.人工智能开发量化策略,基于python,提供策略自动生成器 镭矿 - 基于量化回测平台果仁网 - 回测量化平台 京东量化 - 算法交易和量化回测平台 聚宽 - 量化回测平台 优矿 - 通联量化实验室 Ricequant - 量化交易平台 况客 - 基于R语言量化回测平台 Factors - 数库多因子量化平台

1.KNN算法概述 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 2.KNN算法介绍 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类.但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢,其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹

import os import shutil import tensorflow as tf import time import sys import cv2 # 图片存放位置 PATH_RES = [ r'data_tfrecords/integers_tfrecords/train.tfrecords', r'data_tfrecords/integers_tfrecords/test.tfrecords', r'data_tfrecords/alphabets_tfrecords/tr

##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ #######################    以下为声明  ##################### 此文档是在两台机上进行的实践,kubernetes处于不断开发阶段 不能保证每个步骤都能准确到同步开发进度,所以如果安装部署过程中有问题请尽量google 按照下面步骤能得到什么? 1.两台主机之一会作为Rancher的serve

txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print(all_content) 结果: Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语

{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.html' %}#} {#{% block right-container-content %}#} {#<div class="container col-lg-offset-3">#} {# <h2><a class="form-signin-he

续之前那篇随笔 前天写完随笔后,很自豪的拿出来去跟带我入数据挖掘和SAS基础的大牛@八公炫耀,然后收获了一堆时间序列的材料,非常感谢大牛! ARIMA就是看图形,ACF和PACF,原理不需要知道,因为软件已经帮我们解动态方程了 总结下来就是 1)ARIMA关键是看图形,看ACF和PACF,公式啥的不一定要了解的很清楚,因为软件已经帮忙解动态方程了. 2)据说auto.arima是根据AIC统计量选取的,不是一直都能得到最稳健的结果.所以自己手工调试还是很重要的(还是要看数据) 3)关键点是序列的

上篇说明了分解非季节性数据的方法.就是通过TTS包的SMA()函数进行简单移动平均平滑.让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势.然后再进行时间序列曲线的回归预测. 本次,开始分解季节性时间序列.   一个季节性时间序列中会包含三部分,趋势部分.季节性部分和无规则部分.分解时间序列就是要把时间序列分解成这三部分,然后进行估计.   对于可以使用相加模型进行描述的时间序列中的趋势部分和季节性部分,我们可以使用 R中的“decompose()” 函数来估计.这个函数可以估计出时间序列中趋势的.

今年在某服装企业蹲点了4个多月,之间非常长一段时间在探索其现货和期货预測.时间序列也是做销售预測的首选,今天和小伙伴分享下时间序列的基本性质和怎样用R来挖据时间序列的相关属性. 首先读入一个时间序列:从1946年1月到1959年12月的纽约每月出生人口数量(由牛顿最初收集)数据集能够从此链接下载(http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat). 我们将数据读入R.而且存储到一个时间序列对象中,输入下面代码: births<- scan("

上篇我和小伙伴们分享了简单指数平滑法,简单指数平滑法仅仅能预測那些处于恒定水平和没有季节变动的时间序列,今天和大家分享非恒定水平即有增长或者减少趋势的.没有季节性可相加模型的时间序列预測算法---霍尔特指数平滑法(Holt). Holt 指数平滑法预计当前时间的水平和斜率.其平滑水平是由两个參数控制.alpha:预计当前点水平.beta:预计当前点趋势部分斜率.两个參数都介于0-1之间.当參数越接近0,大部分最近的观測值的权值将较小. 我们以1866年到1911年每年女士裙子直径为案例,我们首先