经统专业看到预测的packages都是很眼馋的.除了之前的forecast包,现在这个prophet功能也很强大.本packages是由机器之心报道之后,抽空在周末试玩几小时.一些基本介绍可见机器之心的<业界 | Facebook开源大规模预测工具Prophet:支持Python和R> 并不喜欢理论分析,能直接上案例的,一般不码字,力求简单粗暴!! 官网网址:https://facebookincubator.github.io/prophet/ github网址:https://github…

好久没有学习R的新包了,甚是想念啊! 昨天.今天看到两个极好.不得不学的packages+早上被AWS的服务器整得郁闷ing-于是就来点颜色看看~ 本篇受Lchiffon老师的github启发,对两个packages进行简单的试玩.leaflet是一个国外动态交互图做得很棒的网站,Lchiffon老师对其进行一些封装,适应了"中国国情",那就让我们先来看看Lchiffon的leafletCN. . . 一.leafletCN 本节主要"抄袭"Lchiffon的blo…

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…

什么是时序索引? 其主要特点体现在两个方面, 一存,以时间为轴,数据只有增加,没有变更,并且必须包含timestamp(日期时间,名称随意)字段,其作用和意义要大于数据的id字段,常见的数据比如我们通常要记录的操作日志.用户行为日志.或股市行情数据.服务器CPU.内存.网络的使用率等: 二取,一定是以时间范围为第一过滤条件,然后是其它查询条件,比如近一天.一周.本月等等,然后在这个范围内进行二次过滤,比如性别或地域等,查询结果中比较关注的是每条数据和timestamp字段具体发生的时间点,而非i…

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra…

https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源.路雪.黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com…

作为深度学习最强框架的TensorFlow如何进行时序预测! BigQuant 2 个月前 摘要: 2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首,本文通过一个小例子介绍了TensorFlow在时序预测上的应用. TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展…

你听的舞蹈有哪些?Jazz?Poppin?Hiphop?现代舞?民族舞?... 今天推荐一款小程序『Streeter』,几乎包含所有舞蹈视频,偷偷学好了,邀请你来尬舞啊 Streeter 这个Logo的Stlye是不是你喜欢我? Streeter小程序首页有各种很酷的舞蹈,什么JAZZ.Poppin等等,都是年轻人喜欢的,跳出来都是很酷的舞蹈哦~ 选择一个你喜欢的种类进入吧. 你看过的视频可以收藏,还可以上传你的视频教程供大家学习哦~ 顺畅度非常好,可以体验一下: 进入极乐商店,扫码体验! 更多…

self的认识 & __getattr__()特殊方法 将字典调用方式改为通过属性查询的一个小class, class Dict(dict): def __init__(self, **kw): super(Dict, self).__init__(**kw) def __getattr__(self, key): try: print(self) return self[key] except KeyError: raise AttributeError(r"'Dict' object…

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +…