时间序列预测（time series forecasting） ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model） ARIMA模型，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列...，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...install.packages(“forecast”) 拟合曲线的方法 auto.arima(ts) forecast(arimaModel,h) arimaModel ARIMA模型...h 需要预测的时间长度 代码实现： #install.packages('forecast') library(forecast) data <- read.csv("data.csv...spec))] meanTS <- ts( data$均值[start:length(data$均值)], frequency=frequency ) meanARIMA = auto.arima
数据的保持与对象的清除 R所创建、操作的实体是对象。对象可以是变量、数组、字符串、函数以及由这些元素组成的其它结构； > objects() 用来显示目前存储在R中的对象的名字。...函数( function)： 能够在R的workspace中存储的对象。我们可以通过函数来扩展R的功能。 二 简单操作，数值与向量 2.1 向量与赋值 R对命名了的数据结构进行操作。...7.3 内置数据集的读取 R本身提供超过50个数据集，同时在功能包（包括标准功能包）中附带更多的数据集。与S-Plus不同，这些数据即必须通过data函数载入。...正式参数就是出现在函数参数列表中的参数，他们的值由实际的函数参数与正式参数的绑定（binding）过程决定。 局部变量是在参数主体中，由表达式求值过程决定的变量。...当选点的过程结束后，identify()返回所选点的序号；用户可以使用这些序号从x和y中释放所选的点。 12.4 使用图形参数 通过图形参数可以定制图形显示的几乎所有方面。
每月建立一个ARIMA模型比每周建立一个容易。因此，我们将每月数据序列化，将预测与观察结果进行比较。...在这里转换序列的对数序列。我们观察到趋势的变化（开始时是线性的，此后相对恒定）。...该序列是稳定的，但是有很强的周期性成分。我们可以尝试AR模型或ARMA（带有AR的残差不是白噪声）。...arima(Y,order=c(12,0,12),+ seasonal = list(order = c(0, 0, 0 , period = 12 ) 这里的残差序列是白噪声 ?...> sum( (obs_reel-Xp)^2 )[1] 190.9722 但是我们可以尝试其他模型，例如通过更改趋势或通过更改ARIMA模型（通过季节性单位根）来尝试 > E=residuals(
1、数据的导入 导入文本文件 使用read.table函数导入普通文本文件 read.table(file,header=FALSE,sep="",...)...read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep=","); #指定分隔符 data3 <- read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep="\t") 2、数据的导出
正好这周末学习统计预测，上课老师讲的是ARIMA模型为主，不过老师也说了目前要更高的准确率推荐神经网络。正好我也查到了神经网络相关代码，尝试做一个ARIMA与神经网络结果比对。...ARIMA（p，d，q）中，AR是"自回归"，p为自回归项数；MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。后面ARIMA模型我是用R语言来实现的。...#导入下载的数据 wR代码/data/i.csv",sep=",",header = T); x<-ts(w$high,start=c(2017,4,5...三、 ARIMA与LSTM预测结果对比 1、工行股价预测值与真实值对比 工行股价 LSTM预测值 ARIMA预测值 实际值 2019/9/23 5.645258 5.533711 5.52 2019/...个人感觉我在ARIMA与LSTM的代码水平需要进一步提升可能结论效果更有说服力，下一步要继续努力吧。
本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。...仅仅从输入图像中提取出关于走向的信息是相当困难的，因为未来的许多轨道信息被压缩到图像的前20个像素行中。鸟瞰摄像头能够以更清晰的格式表达关于前方赛道的信息，我们可以更容易地使用它来规划汽车的行为。...本文中利用一种叫做变分自动编码器(VAEs)的工具来帮助我们完成这项任务。简单地说，我们把图像压缩到32维的潜在空间，然后重建我们分割的鸟瞰图。本文末尾的PyTorch代码显示了完整的模型代码。...0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu ** 2 - logvar.exp()) return bce + kld * kld_weight 以上代码修是从L2R示例代码进行了进一步修改...，https：//github.com/learn-to-race/l2r Pytorch中的VAE代码来自：https：//github.com/sksq96/pytorch-vae 作者：Nandan
实际上，自动编码器是一组约束，迫使网络学习表示数据的新方法，而不仅仅是复制输出。 典型的自动编码器定义有输入，内部表示和输出（输入的近似值）。学习发生在附加到内部表示的层中。...想象一下，你用一个男人的形象训练一个网络; 这样的网络可以产生新的面孔。 使用TensorFlow构建自动编码器 在本教程中，您将学习如何构建堆叠自动编码器以重建图像。 ...解码器块与编码器对称。您可以在下图中显示网络。请注意，您可以更改隐藏层和中间层的值。 构建自动编码器与任何其他深度学习模型非常相似。...在下面的代码中，您连接适当的图层。例如，第一层计算输入矩阵特征与包含300个权重的矩阵之间的点积。计算点积后，输出转到Elu激活功能。...自动编码器的体系结构与称为中心层的枢轴层对称。
在训练过程中，自动编码器通过最小化重构误差来学习有效的表示。 自动编码器的基本结构可以分为两类：全连接自动编码器和卷积自动编码器。全连接自动编码器由多个全连接层组成，适用于处理结构化数据。...首先定义了自动编码器的网络结构，包括编码器和解码器。然后通过编译模型，并加载MNIST数据集进行训练。训练过程中，模型会尽量使重构的图像与原始图像相似。...自动编码器可以通过学习数据的压缩表示来实现降维，同时保留数据的重要特征。数据重建自动编码器还可以用于数据的重建。通过将输入数据编码为低维表示，再解码回原始输入空间，自动编码器可以学习数据的重构过程。...通过合理设计和训练自动编码器，我们可以从数据中挖掘出有用的信息，为后续的机器学习任务提供更好的输入。...希望本文能够帮助读者理解自动编码器在深度学习中的作用和应用。如果你对自动编码器感兴趣，可以进一步学习和尝试不同的变体和扩展，探索更多的应用场景。
errorbar图在很多文章中都是可见的，其意义也就是展现两组数据的差异性，柱高代表的一组数据的均值，顶部的横线代表的该组数据的标准差。...为了方便广大学者也有很多现成的工具可以绘制errorbar图，例如ploty，origin甚至Excel都是可以的。...我们今天给大家分享下在R语言中如何实现errotbar图的绘制，同时把图的每一部分都拆开，实现在R语言中任意调整。...核心的部分来了，那就是生成标准差的的顶部横线。...总结，以上只是errorbar的绘制过程，前期的数据处理还是需要自己进行认真处理，最后才能让自己的图更有意义。
前言 本文主要给大家介绍了关于Laravel中Facade加载过程与原理的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。...简介 Facades（读音：/fəˈsäd/ ）为应用程序的 服务容器 中可用的类提供了一个「静态」接口。你不必 use 一大串的命名空间，也不用实例化对象，就能访问对象的具体方法。...use Config; class Test { public function index() { return Config::get('app.name'); } } Facade 的启动与注册...在 AliasLoader 的 load 方法中，主要是用了 class_alias 函数来实现的别名自动加载。...resolvedInstance[$name]; } return static::$resolvedInstance[$name] = static::$app[$name]; } 由于 APP 容器中已经注册过
当解决问题时，我首先要明确问题的背景和目标。在这个问题中，你提到了一个关于itz文档中的Content-Encoding问题的bug，以及如何使用r.content而不是r.read()来获取响应。...让我们深入探讨这个问题，并提出一份1000字的技术文章，解决这个问题。本文将探讨itz文档中未提到的如何使用requests库中的r.content来获取响应的问题。...然而，在itz文档中，可能没有明确提到如何使用r.content来获取响应的内容，而大多数开发者更熟悉使用r.read()。...如果itz文档中没有提到如何使用r.content，那么开发者可能会默认使用r.read()，这可能会导致不必要的性能损耗和代码冗余。因此，解决这个问题对于确保代码的效率和可读性非常重要。...3、在等待文档更新的过程中，开发者可以通过查看requests库的官方文档来获取关于r.content的更多信息和示例。官方文档通常会提供详细的说明和示例，以帮助开发者更好地使用库的功能。
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。 本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。...仅仅从输入图像中提取出关于走向的信息是相当困难的，因为未来的许多轨道信息被压缩到图像的前20个像素行中。鸟瞰摄像头能够以更清晰的格式表达关于前方赛道的信息，我们可以更容易地使用它来规划汽车的行为。...本文中利用一种叫做变分自动编码器(VAEs)的工具来帮助我们完成这项任务。简单地说，我们把图像压缩到32维的潜在空间，然后重建我们分割的鸟瞰图。本文末尾的PyTorch代码显示了完整的模型代码。...-0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu ** 2 - logvar.exp()) return bce + kld * kld_weight 以上代码修是从L2R示例代码进行了进一步修改...，https：//github.com/learn-to-race/l2r Pytorch中的VAE代码来自： https：//github.com/sksq96/pytorch-vae 编辑：王菁校对
本文介绍对 R 的安装与配置，以 Windows 系统为对象进行操作，其他操作系统过程类似。本文算是一个老司机的经验之谈，初学者按照操作配置可以减少以后不必要的麻烦，对于其他读者，希望也有所启发。...根据我这一两年多反复安装 R，遇到错误不得不重装 R 的一些经历，在安装时有以下几个重要的建议： 尽量不要安装在 Program files 相关目录下，考虑到现在大多数电脑都是一个 C 盘，可以选择在...配置 Windows R 默认使用用户文档目录作为家目录（等同于 Linux 中的 ~），使用系统指定的临时目录作为临时目录，使用安装路径下的 R版本/library 目录作为 R 包存储目录。...当你想要更新 R 版本时，你不得不面临重装所有包的举动（如果你使用几个月，装了几百个包~~），或者想其他办法解决。 下面就是教你自己创建自定义的临时目录与包目录，这样上面情况都不会发生了。...保存后重启 RStudio 或者点击菜单栏 Session 下的 Restart R 。 ? 每次都会输出你包的存储路径和 R 的临时路径，方便提醒自己。
大家应该很熟悉meta分析，所谓meta分析就是一个全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程。...今天我们给大家介绍一个在R语言中进行meta分析的工具metafor包。我们通过这个包把相应的meta分析的常规的一些图为大家介绍下。 1....(formatC(res.r$QE, digits=2, format="f")), ", df =", .(res.r$k - res.r$p), ", p = ", ....Plot ofInfluence Diagnostics 主要是评估模型的中研究质量，从而发现对分析主要的影响的研究以及偏差很大的研究。...其中residuals主要越大说明研究偏差越大；diffits主要评估偏离均值的大小，越大偏离均值越大；cook.d也可以称马氏距离，其值越大则对研究影响越大；cov.r协方差比率，其绝对值越大则相互作用越强
我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。...pandas 吸取了 R 语言中数据清洗功能的优点并将其引入到 Python 中。...Python 中拥有正则表达式库re,和一个内置的字符串软件包 string。 RStudio -> Rodeo ? 对于许多用户来说，RStudio 是 R 语言中一款非常友好的编辑器。...在 R 语言中，我们可以利用 knitr 来创建可重复的可视化分析报告，RStudio 中很早就包含了这个功能。在 Python 中，最相近的软件库是 Jupyter。...sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。
所以本篇抽取其中的一部分：数字化中台建设的过程和方法来重点分享。 1.中台的研发过程 ?...领域工程研发过程分为领域需求、领域设计、领域开发等，最终交付可重用资产，并通过“可变管理”将“通用资产”（指在业务中台建设过程中具有普遍应用价值的通用流程、服务、组件或工具类等）和“可变资产”（指在业务中台建设过程中在时间...需求分析是软件工程中的一个关键过程，也是一个复杂的过程。需求的管理与各个应用的特征密切相关，同时还涉及非功能性需求及其与功能性需求的错综复杂的关系。...中台建设需要建立持续交付的方法与规范，将需求、设计、开发、交付、运维的过程协同与配合，用于促进应用开发、技术运营和质量保障各职能之间的沟通、协作与整合，通过优化开发（DEV）、测试（QA）、运维（OPS...业务支撑是最有影响力的因素，必须优先考虑；架构支撑反映中台软件结构和规则中的业务问题；软件过程构建由架构支撑确定的中台产品；最后，通过组织保障执行软件过程。
写文档也是技术活 01：实践 对于多数开发同学来说，很多时候即讨厌没有研发文档，但是自己又不愿意常写文档，痛且倔强着； 程序员该不该写文档，与争论哪种编程语言最好一样，想撕的嘴不留情，该写的笔不停耕；...； 最近两年听到不少搬砖的朋友说，公司已经把文档管理提升到资产层面，在重大版本推进过程中，预留文档输出的时间，这可不是一般的大聪明； 从工作的这几年实践经验来看，写文档原则上本着复杂的事项细写，简单的事项简写或者不写...； 在研发流程中，通常会围绕项目的进度管理文档，在该文档中会统筹流程中的核心内容，涉及各个阶段的进度维护； 基于项目进度管理的文档模板，在流程推进的过程中，不断补齐相关的核心内容，清晰准确的记录版本进度...； 采用特定的模板写工作文档，本身就会起到规范的效果，在部门的日常管理中，需要阶段性的沉淀和维护各类文档的模板结构，而模板的内容可以根据具体需求来定，在使用的过程中也需要时常优化； 如果文档模板足够丰富...文档内容是思考逻辑的呈现，在编写过程中也容易发现逻辑上的问题，再通过评审讨论和完善内容，这样事情围绕文档在后续的过程中不会过度偏离主线； 对于开发这个角色来说，写文档是避不开的事，在一个项目上待的时间久了
在今天我们发布的这篇文章中，作者 Sonam Srivastava 介绍了金融中的三种深度学习用例及这些模型优劣的证据。...ARIMA（p，d，q）中，AR 是“自回归”，p 为自回归项数；MA 为“滑动平均”，q 为滑动平均项数，d 为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。...“差分”一词虽未出现在 ARIMA 的英文名称中，却是关键步骤。 ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。...使用这些自动编码器的预测误差成为股票测试版（与市场相关）的代用指标，自动编码器用作市场的模型。...自动编码器（auto-encoder），是一种无监督的学习算法，主要用于数据的降维或者特征的抽取，在深度学习中，自动编码器可用于在训练阶段开始前，确定权重矩阵 W 的初始值。
以下是与输出图相同的R代码。请注意，由于我们在没有差分的情况下使用原始数据，因此该系列不是平均值。...步骤6：确定最佳拟合ARIMA模型 R中的预测包中的自动动态功能有助于我们即时识别最适合的ARIMA模型。以下是相同的代码。请在执行此代码之前在R中安装所需的“预测”包。...此外，预测误差的范围（即标准偏差的2倍）在预测蓝线的两侧显示橙色线。 ? 现在，长达3年的预测是一项雄心勃勃的任务。这里的主要假设是时间序列中的下划线模式将继续保持与模型中预测的相同。...短期预测模型，比如几个营业季度或一年，通常是一个合理准确的预测。像上述那样的长期模型需要定期评估（比如6个月）。我们的想法是将可用的新信息与模型中的时间推移相结合。...步骤7：为ACIM和PACF绘制ARIMA模型的残差 最后，让我们创建一个ACF和PACF的最佳拟合ARIMA模型残差的图，即ARIMA（0,1,1）（0,1,1）[12]。以下是相同的R代码。
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