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  时间序列数据的特征提取

  CDA数据分析师出品当你想对时间序列数据做分类时，有两种选择，一个是用时间序列特定的方法，比如说说LSTM模型。另外一种方法就是来从时间序列中提取特征从而将这些特征用在有监督的模型上。在这篇文章中，我们来看下如何使用tsfresh包自动的...

  2024-12-15 btikc 技术文章 39 ℃ 0 评论
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  【Python时序预测系列】LSTM实现时序数据多输入单输出多步预测

  这是我的第321篇...

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  机器学习笔记-LSTM(长短时记忆网络)

  一简介LSTM网络，即长短期记忆网络，是循环神经网络（RNN）的一种高级形式，擅长捕捉数据中的长期依赖关系。二实现（1）数据集：百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1oHPLWcs3XnFqJnJfKcLStQ...

  2024-12-15 btikc 技术文章 21 ℃ 0 评论
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  【Python时序预测系列】基于LSTM实现多输入多输出单步预测

  这是我的第312篇...

  2024-12-15 btikc 技术文章 26 ℃ 0 评论
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  【Python时序预测系列】基于ConvLSTM实现单变量时间序列预测

  这是我的第252篇...

  2024-12-15 btikc 技术文章 53 ℃ 0 评论
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  电商贷训练营课程下-《时间序列预测的概念介绍》(视频版 )

  时间序列预测的概念介绍。1.下面就开始讲时间序列预测模型是怎么开发的，时间序列的预测先讲一下一些概念和原理性的东西，时间序列预测就是利用过去一段时间内某事件的时间特征来预测未来一段时间内该事件特征，在电商领域其实就是用过去的销售数据来预测...

  2024-12-15 btikc 技术文章 36 ℃ 0 评论
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  FredNormer: 非平稳时间序列预测的频域正则化方法

  时间序列预测是一个具有挑战性的任务,尤其是在处理非平稳数据时。现有的基于正则化的方法虽然在解决分布偏移问题上取得了一定成功但仍存在局限性。这些方法主要在时间域进行操作,可能无法充分捕捉在频域中更明显的动态模式,从而导致次优的结果。FredN...

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  基于LSTM的双色球预测(一)

  前言人工智能目前是越来越火了，而我们本次的主题就是通过人工智能技术来预测彩票，来提高我们的中奖概率；大家知道，彩票数据是按照每期一组数的顺序排列的，从第一期到最新的一期，实际上是时间序列的数据。跟回归预测有很大的区别，因为特征上没有特殊...

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  深度学习:LSTM的训练和推理过程

  LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，主要用于处理序列数据，如文本、语音等。它通过...

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  12篇顶会论文，深度学习时间序列预测经典方案汇总

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