Публикации по теме 'time-series-analysis'


Прогнозирование M5 - точность
Оцените объем продаж розничных товаров Walmart Оглавление: Бизнес-проблема Источник данных Проблема машинного обучения Исследовательский анализ данных Разработка функций и предварительная обработка данных Модельный подход Отправка на Kaggle Развертывание Дальнейшая работа Ссылки 1. Бизнес-проблема: 1.1 Обзор: В сегодняшней сверхконкурентной деловой среде каждый хочет увеличить свой доход / продажи. Мы в целом слышали о стратегическом..

ВОЗНИКНОВЕНИЕ ГИБРИДНЫХ МОДЕЛЕЙ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
ВОЗНИКНОВЕНИЕ ГИБРИДНЫХ МОДЕЛЕЙ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ВРЕМЕННЫХ СЕРИЙ Мы живем не во времена, когда знания можно извлекать с нуля. Важность гибридных моделей растет день ото дня, и почти каждому специалисту по данным требуется час, чтобы взглянуть за грань величественных результатов, предлагаемых единственной статистической / компьютерной моделью. Таким образом, прежде чем понять важность гибридных моделей, очень важно понять, что такое гибридные модели? Проще говоря, гибридная модель..

Прогнозирование продаж: многоэтапный прогноз от классических моделей временных рядов к моделям машинного обучения
Анализ временных рядов применим во многих отраслях, таких как бизнес, экономика, финансы и даже здравоохранение. Ученые занимались этой темой с 19 века. Как следует из названия, он сильно зависит от момента времени, когда его собирают. Вы когда-нибудь задумывались о том, что делает этот набор данных особенным и чем он отличается от задачи регрессии? Временные ряды - это совокупность упорядоченных точек данных, собранных последовательно в течение определенного периода времени. Как..

10 лучших проектов временных рядов, которые вы должны практиковать (с набором данных)
Вы хорошо разбираетесь в концепциях временных рядов? Если да, замечательно. Теперь пришло время применить свои знания на практике и создать несколько потрясающих проектов. В этом посте мы обсудим 10 лучших проектов временных рядов, которые не только помогут вам создать свое портфолио в области науки о данных и машинного обучения, но также помогут вам понять реальные проблемы и то, как они могут использовать науку о данных для сделать нашу жизнь проще. Содержание Прогнозирование..

Невероятно мощный телескоп покажет, почему машинное обучение так круто
Большой синоптический обзорный телескоп (LSST) - огромный (350 тонн) телескоп, который в настоящее время строится в горах Чили. Я думаю, что есть 2 вещи, которые делают это по-настоящему крутым: Его поле обзора очень широкое - он может захватывать с очень высоким качеством одновременно 3 градуса ночного неба! Это в 3 раза больше, чем у любого другого телескопа. [ 1 ] В отличие от любого другого астрономического проекта, данные, собранные LSST, будут опубликованы бесплатно, как..