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Spark3.x
自回归
2024/4/11 16:47:18
TimeGAN_Time-series generative adversarial networks
论文:Time-series generative adversarial networks 代码:https://github.com/jsyoon0823/TimeGAN 现有的时间序列研究中,自回归模型明确地将时间序列模型分解为条件分布的乘积。这种方法在预测中表现优秀,但是无需添加外部条件…
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序列模型(1)—— 难处理的序列数据
参考:《动手学深度学习》8.1 节 文章目录1. 序列数据2. 统计工具2.1 自回归模型(Autoregressive)2.2 马尔可夫模型2.3 因果关系3. 传统网络架构难以处理序列数据3.1 生成训练序列3.2 使用 MLP 建立自回归模型3.3 进行自回归训练3.4 预测3.4.1…
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自回归滞后模型进行多变量时间序列预测
下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。 假设要预测其中一个变量。比如,sparkling wine。如何建立一个模型来进行预测呢? 一种常见的方法是将该变量其视为单变量时间序列。这样就有很多方法可以…
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时间序列教程 四、自回归和移动平均模型
一、本节目标 了解自相关函数(ACF)。 了解部分自相关函数(PACF)。 了解自回归和移动平均模型是如何工作的。 使用Python来拟合自相关模型。 二、ACF和PACF 1、自相关函数(ACF) 测量信号与自身延迟数据的相关性。 它用于发现信号中的重复模式,例如周期性信号的存…
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【论文精读】LLaMA1
摘要 以往的LLM(Large Languages Models)研究都遵从一个假设,即更多的参数将导致更好的性能。但也发现,给定计算预算限制后,最佳性能的模型不是参数最大的,而是数据更多的。对于实际场景,首选的…
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