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(2116)
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沙龙
1
回答
如
何在
多个
时间
序
列上
训练
deepAR
?
、
、
、
我正在尝试使用
deepAR
的GluonTS实现在
多个
时间
序
列上
训练
deepAR
(使用m5数据集)。然而,当我在数据集中的单个
时间
序
列上
训练
deepAR
时,
训练
所需的
时间
与在100个(或更多)
时间
序
列上
训练
模型所需的
时间
一样少。import Trainer from gluonts.evaluation imp
浏览 72
提问于2021-10-23
得票数 0
1
回答
时间
序列预测(
DeepAR
):预测结果似乎存在基本缺陷
、
、
我使用
DeepAR
算法来预测随
时间
变化的调查响应进度。我希望模型预测调查进度中的下20个数据点。每个调查都是我
训练
数据中的一个
时间
序列。每个
时间
序列的长度是调查运行的#天。63.6, 63.6, 64.2, 65.5, 66.1, 66.1, 66.1, 66.1, 66.1, 66.1,
如
您所见,
时间
序列中的值可以保持不变,也可以增加。
训练
数据永
浏览 6
提问于2018-07-05
得票数 1
1
回答
如
何在
AutoML中设置
多个
系列标识符列?
样本数据集特征:日期、存储、产品、total_amount_sold、温度、is_rainyTIME_SERIES_ID_COL=“商店”,“产品” 如
何在
AutoML上设置
多个
系列标识符列?
浏览 13
提问于2022-10-14
得票数 0
1
回答
用
DeepAR
对
多个
独立产品进行
时间
序列预测
、
我想预测一些数据(假设国家的温度).Is有没有办法在
deepAR
中一次添加
多个
国家的温度(算法在AWS Sagemaker marketplace可用),
deepAR
预测他们independently我是新的预测,并想尝试
deepAR
.If任何人有arleady在这方面的工作,请提供我如何使用
deepAR
的一些指导方针 链接- https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/
deepar</
浏览 23
提问于2019-05-18
得票数 1
1
回答
填充一行的css多列
、
但是,我希望它是基于
时间
发布的。我可以在我的查询中做到这一点,以基于上次修改
时间
提取数据。但是,列表是先按column1排
序
,然后按column2排
序
,依此类推。如
何在
多
列上
获得此行效果?如果我不使用多列,我可以得到这个效果,但它在较小的屏幕上没有响应。有没有一种更简单的方法可以让多列的行为像我想要的那样,或者我必须为每种设备大小分别处理然后分离?
浏览 2
提问于2014-11-16
得票数 0
1
回答
如何通过预测对
时间
序列数据进行测试
、
我应该用土木工程
时间
序列数据来测试他们。例如,在第一次
训练
中,我会
训练
到T天,然后预测T+1,然后将y
浏览 0
提问于2019-06-12
得票数 0
1
回答
如
何在
顶点AI AutoML
时间
序列模型中选择目标列
、
、
我正在用
时间
序列AutoML模型测试Google顶点AI。我从Biguery表创建了一个数据集,其中有2列,一列是
时间
戳,另一列是我想要预测的数值:salesorderdate是我的TIMESTAMP列,orders是我想要预测的值。在这种情况下,
时间
序列值肯定是目标值吗?这里是否期望有更多的字段,并以这种方式将额外的特性作为列添加到
时间
序列模型中?
浏览 8
提问于2021-06-25
得票数 1
回答已采纳
2
回答
时间
数据‘1980年6月13日(美国)’不匹配格式'%m/%d/%Y‘(匹配)
、
如
何在
具有str (
如
June 13, 1980 (United States) )的
列上
传递日期
时间
格式得到了这个错误
时间
数据‘1980年6月13日(美国)’不匹配格式'%m/%d/%Y‘(匹配)
浏览 2
提问于2022-06-26
得票数 2
回答已采纳
2
回答
在MySQL中高效地获取上一条记录(按索引)
、
、
我有一个复合索引(在'name‘VARCHAR(50)和'ts’
时间
戳
列上
)。我如
何在
MySQL中做到这一点?
浏览 4
提问于2014-01-31
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如
何在
多个
系
列上
训练
相同的RNN?
、
我有
多个
独立的
时间
序列,并希望在它们上
训练
相同的LSTM网络。在这种情况下该怎么办?我不能只是连接
时间
序列(随着
时间
的推移),因为我担心网络会被连接点的跳跃所迷惑。 如何克服?
浏览 0
提问于2018-05-30
得票数 9
1
回答
对每个数据进行不同样本的超参数调优是个坏主意吗?
、
我有2k
时间
序列,并希望优化我的预言家模型的超参数。对每个超参数组合的每个
时间
序列进行
训练
和评价需要1小时。所以,我想在一个样本上运行它,以加快速度。选项:为每个超参数组合使用不同的
训练
数据样本(给出更多的数据覆盖率,但在混合中抛出另一个变量-我如何确保这组params手工创建一个较小的数据集,其中包含一个很好的
时间
序列组合来测试模型。注意:这问题
浏览 0
提问于2022-10-31
得票数 1
1
回答
如
何在
多个
列上
进行agg?
我不确定我错过了什么,但我已经研究了一段
时间
,不知道如
何在
多个
列上
进行聚集。如果我在
多个
列上
运行聚合,我如何做到这一点?
浏览 17
提问于2021-03-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python -如
何在
未知数据上使用拟合的ARIMA模型
、
、
我正在使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA在
时间
序
列上
拟合ARIMA模型。 如何使用此模型对看不见的数据进行预测?似乎预测和预测功能只能从模型拟合到的
训练
集中的最后一次看到的数据进行预测。 举个例子,我想用一个静态模型来预测未来。这是为了实时多步预测的目的,其中重新拟合模型是不可行的。例如, 假设我们有一个10,000的数据集,分为
训练
和测试(70/30)。我们
训练
的最后一个读数是7,000,可以使用经过
训练
的模型并在6997到7000中传递来
浏览 33
提问于2021-10-28
得票数 0
1
回答
设计一个具有
多个
关系和表的数据库
、
、
、
基本上,我正在为健身房设计一个应用程序(C++,MySQL和PhpMyAdmin):每个
训练
时间
表包括一系列的练习(名称,设置,代表),分为肌肉组(
如
胸部,肩部,二头肌等)。通过查看
训练
例程是否与特定用户相关联,可以从数据库中创建或检索
训练
例程;使用的组合并不是唯一的,可以由一个或
多个
用户共享。.
浏览 0
提问于2020-04-28
得票数 -2
回答已采纳
4
回答
将滞后变量添加到lm模型?
、
我在一个
时间
序
列上
使用lm,它实际上工作得很好,而且超级快。假设我的模型是:我在
训练
集上
训练
这个:> model <现在,我可以通过增加我的原始
训练
集来做到这一点:> train1 1 2 0
浏览 2
提问于2012-10-27
得票数 24
1
回答
CNN中激活函数对计算
时间
的影响
、
、
、
、
在这个4.2.3 (激活功能层)中,有以下语句: 有人能解释一下吗。
浏览 0
提问于2018-04-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
测试集中相同的预测器,但我想要不同的输出
、
我有一个(
训练
)数据集,关于电视观众在看什么和看多长
时间
。目标(在新的集-测试集)是预测电视观众将看一个特定的频道和节目多长
时间
。具体来说,我有以下预测因素:内容(
如
新闻、娱乐、商业等)和下列目标:显然然而,在我的
训练
集中,我可能有
多个
具有相同预测值的观测值(例如,“‘BBC”,“新闻”,“20:00”),
浏览 0
提问于2018-07-11
得票数 2
回答已采纳
4
回答
是否有一种方法来替换Server中对整个表的连接
、
、
我试图在整个表上使用replace,因为数据包含' NULL‘,因为随着
时间
的推移,它被操纵以删除某些不正确的值等等,现在包含了大量的NULL,我想将表中所有
列上
的所有’NULL‘值替换为NULL。我已经考虑过使用:其中有2-17列(
如
1为id),但我想知道是否有人知道如
何在
替换语句中指定所有表,或者用NULL替换所有'NULL‘的其他方法
浏览 0
提问于2018-03-09
得票数 1
回答已采纳
3
回答
在GWT中,如
何在
单元格表的表头上添加一行?
、
、
、
、
这非常有趣,我们如
何在
GWT中的单元格表的标题上添加一行?因此,我想在单元格表的标题上添加一行。行上有
多个
按钮,每个按钮对应一列。当用户点击一个按钮时,他们可以做其他事情,
如
过滤或隐藏。Button1 - Button2 - Button3。
浏览 4
提问于2013-04-06
得票数 4
回答已采纳
1
回答
基于MATLAB的GMM分类
、
、
我有一个带有标签{1,2,3}的
训练
集(n*4矩阵),n表示
训练
示例的数量,它有4个属性。我还有一个要分类的测试集(m*4)。首先,我使用整个
训练
集上的k=9组件创建了一个GMM。我知道在一些论文中,作者为
训练
集中的每个标签创建了一个GMM。但我想要处理所有类的数据。idx_ex_of_c1是示例的索引,它在
训练
集中的标签是'1‘。 用于测试过程。
浏览 0
提问于2016-05-23
得票数 0
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