时间序列预测系列3
主要内容前2篇已经介绍了基本的LSTM预测模型。本文将引入注意力机制。注意力机制原理本文不进行叙述，本文专注于如何用代码实现。 往往我们预测某一值都是根据前T天的历史数据，将其输入到LSTM网络中进行预测。但其实我们可以发现对第T+1天的数据而言，前T天的数据对第T+1天的影响应该是不同的。就拿股票数据来说，可能T-1天股票价格发生了大幅度的降低，那么我们预测
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2024-07-25 15:26:03
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一、特征大体上分几种呢有人分：high features 和low features. high features 指比较泛的特征；low features 指相对具体的特征。有人分：具体特征，原始特征（不加工raw），抽象特征。总体上，Low Level 比较有针对性，单个特征覆盖面小（含有这个特征的数据不多），特征数量（维度）很大。High Level比较泛化，单个特征覆盖面大（含有这个特征的
大家好，今天给大家分享一款 Python 工具包，tsfresh是一个自动化提取时序特征的库。● tsfresh Github：https://github.com/blue-yonder/tsfresh● tsfresh 文档：https://tsfresh.readthedocs.io完整代码，技术交流，文末获取图1：时序简易特征示意图以KDD2022风电时序数据集为例，分享下tsfresh使
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2024-03-27 23:06:21
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本文实例讲述了Python决策树之基于信息增益的特征选择。分享给大家供大家参考，具体如下：基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decision tree)分类算法中用到的特征选取。该特征选择的方法是通过计算每个特征值划分数据集获得信息增益，通过比较信息增益的大小选取合适的特征值。一、定义1.1 熵信息的期望值，可理解为数据集的无序度，熵的值越大，表示数据越无序，公式如下：其中H表示该数据
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2024-07-31 18:30:11
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决策树算法之特征工程-特征提取什么是特征提取呢？ 【把数据转化为机器更加容易识别的数据】1 特征提取1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction2
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2024-04-01 20:14:20
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TS 码流率计算总结——By 风波邪人1 transport_rate计算公式 其中, ，PCR字段编码在MPEG-2 TS包的自适应字段(Adaptation field)的6个Byte中，其中6 bits为预留位，42 bits为有效位，其在TS包中的编码位置见下图，PCR分两部分编码，一
1.Overview两者的原理几乎一模一样，只不过是在不同坐标系下进行的TSDF：Truncated Signed Distance Function-在世界坐标系下求解体素中心到表面的距离的截断值PSDF：Projective TSDF-在相机坐标系下求解体素中心到表面的距离的截断值2.PSDF 1.计算体素x的世界坐标：设体素x中心在立体块中的坐标(vx,vy,vz)，那么
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2024-10-27 13:45:28
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1.背景将使用 Google、Facebook 和 Alphabet 的股票进行任务。2.获取数据%matplotlib
原创
精选
2022-11-24 14:03:22
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## TSFRESH：Python中的时间序列特征提取工具
时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点组成的序列。时间序列分析在许多领域中是非常重要的，比如金融领域的价格预测、天气预测、交通流量预测等。在进行时间序列分析时，我们需要从原始数据中提取一些特征，以便训练模型或进行其他分析。
在Python中有许多用于时间序列分析的工具包，其中之一就是TSFRESH。TSFRESH是一个用于自动提取
原创
2024-01-23 03:51:38
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# 如何使用python tsfresh
## 引言
在数据科学领域，特征提取是一项重要的任务。通过从原始数据中提取有意义的特征，我们可以更好地理解数据以及进行后续的分析和建模工作。Python库tsfresh是一个强大的特征提取工具，可以帮助我们从时间序列数据中提取有用的特征。
在本文中，我将向你介绍如何使用tsfresh库来提取特征。为了更好地理解整个流程，我将以表格和代码的形式逐步展示每
原创
2023-08-15 16:44:37
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安装步骤
2.1 安装TSM服务器
创建/usr/Tivoli/tsm 文件系统，大小1G左右
放入安装介质，smit installp
安装如下组件
tivoli.tsm.server.aix5.rte64
tivoli.tsm.server.com
tivoli.tsm.server.webcon
tivoli.tsm.server.aix5
难点 技术复杂、资料混乱、没有现成第三方库特征衍生方法单变量特征衍生——一个变量放进去衍生多个特征 双变量特征衍生——二组合生多 关键特征衍生——文本/时序 多变量特征衍生——三个及以上特征进行组合单变量特征衍生数据冲编码特征衍生原特征与衍生特征都可以带入特征工程连续变量： 标准化 离散化离散变量： 自然数编码/字典编码（非数值变数值） duress编码/哑变量变换高阶多项式特征衍生求二次方、三次
1. 矩阵的秩：矩阵的秩是矩阵中线性无关的行或列的个数2. 对角矩阵：对角矩阵是除对角线外所有元素都为零的方阵3. 单位矩阵：如果对角矩阵中所有对角线上的元素都为零，该矩阵称为单位矩阵奇异值分解作用：特征降维 数据压缩，pca(主成分分析) 一、奇异值与特征值基础知识： 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系，我在接下来
基础extends 关键词extends有三种用途：继承、泛型约束、分配（条件类型）1. 继承/扩展一方面和 js 作用一致，用在 class 上。另一方面，也可以继承类型interface Person { name: string }
interface Child extends Person { age: number }
// interface Child = { name:
一、为什么要用ts?1）ts是js的加强版，它给js增加了可选的静态类型和面向对象编程，它的功能比js只多不少。
2）ts是面向对象的语言，它包含类和接口的概念；
3）ts在开发时就能给出编译错误，而js需要运行时才能发现；
4）ts作为强类型语言，明确数据类型，代码可读性比较强；
5）ts中有很多很方便的特性比如可选链。二、typescript分类1、基础类型：number,string,arr
前言：Sobel算子是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。 由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速
卷积
函数， 简单有效，因此应用广泛。美中不足的是，So
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2024-07-18 14:10:30
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ETL的过程就是数据流动的过程，从不同异构数据源流向统一的目标数据。其间，数据的抽取、清洗、转换和装载形成串行或并行的过程。ETL的核心还是在于T这个过程，也就是转换，而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出，或者，它们作为一个单独的部件，其复杂度没有转换部件高。和OLTP系统中不同，那里充满这单条记录的insert、update和se
首先先说说特征选择。特征选择包含三大类：过滤式、包裹式、嵌入式。 过滤式（filter）它是先设计一个过滤方法进行特征选择，再去训练学习器。而这个过滤方式是设计一个“相关统计量”，去对特征进行计算，最后设定一个阈值去进行选择。 相关统计量计算：对于每个样本xi，他都会做以下事情。找出同类中，最邻近的样本x1；在异类中，找出最邻近的x2。如果xi与x1更近，说明特征是对同类异类有
# 使用 Python 的 tsfresh 进行时间序列特征提取
在许多机器学习任务中，时间序列数据的处理被认为是一个挑战。随着数据的不断积累，如何有效地从中提取有价值的信息变得尤为重要。`tsfresh` 是一个强大的 Python 库，旨在自动提取时间序列数据的特征。本文将介绍 `tsfresh` 的基本使用，并通过一个简单的代码示例来说明如何提取和利用时间序列特征。
## 什么是 tsf
原创
2024-09-02 04:26:06
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目录前言降维可视化举例： 前言最近在看迁移学习需要观察迁移效果，需要把特征可视化来查看分布情况，所以需要用到降维可视化这个工具，所以在这里记录一下。方法挺简单的，阅读本文大概5分钟。降维使用TSNE进行降维操作，该函数的输入是flatten之后的特征，即[batch,维度]。接口参数解释：sklearn.manifold.TSNE(n_components=2, perplexity=30.0,
