首先，要了解什么因素会影响 GS 的股票价格波动，需要包含尽可能多的信息（从不同的方面和角度）。将使用 1585 天的日数据来训练各种算法（70% 的数据），并预测另外 680 天的结果（测试数据）。然后，将预测结果
2019-04-22 11:38
时间序列是在不同时点记录一个或多个变量值的数据。例如，每天访问网站的人数、每月城市的 average 温度、每小时的股票价格等。时间
2024-03-11 09:36
今天给大家带来一篇实战案例，本案例旨在运用之前学习的时间序列分析和预测基础理论知识，用一个基于交通数据的实际案例数据演示这些方法是如何被应用的。
2022-03-16 14:05
时间序列（Time Series）是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。其中，时域分析
2017-11-15 10:45
, GBRT）等简单机器学习模型，而且增强了这样一种预期，即机器学习领域的时间序列预测模型需要以深度学习工作为基础，才能得到 SOTA 结果。
2022-03-24 13:59
为了优化钻井流程并降低作业成本，Baker Hughes的动力学与遥测（Dynamics & Telemetry）小组开发了一个序列预测算法，用于在钻井作业期间快速可靠的解码井下数据。这个已集成到
2020-02-26 09:16
时间序列分类（Time Series Classification, TSC）是机器学习和深度学习领域的重要任务之一，广泛应用于人体活动识别、系统监测、金融预测、医疗诊断等多个领域。随着深度学习技术
2024-07-09 15:54
为了做到这一点，我们需要先对CSV文件中的数据进行转换，把处理后的数据加载到pandas的数据框架中。之后，它会输出numpy数组，馈送进LSTM。Keras的LSTM一般输入(N, W, F)三维numpy数组，其中N表示训练数据中的序列数，W表示序列长度，F表
2018-09-06 08:53
时间序列数据是生活中常见的一种数据，在时间顺序上具有一定规律，且大量存在于金融贸易、工业生产、环境保护、网络安全等众多领域。时间
2022-08-10 11:29
首先我们来看 panda 包里面的 read_csv() 函数，它可以将时间序列数据集（关于澳大利亚药物销售的 csv 文件）读取为 pandas 数据框。增加一个 parse_dates=['date'] 字段，可以把包含日期的数据列解析为日期字段。
2019-07-13 07:37
