第2期 分布迁移下的深度学习时间序列异常检测方法探究 2021-09-22
摘要：2021-09-22 Gartner曲线：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1741660322658337733&wfr=spider&for=pc source domain A中是有标签的数据；而target domain B中是没标签的数据，那么如何用好？某作
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posted @ 2022-11-07 09:47
随笔分类 - 时序数据分析金融等
时序数据预处理
摘要：作者：Cyril-KI链接：https://www.zhihu.com/question/532003877/answer/2581549999来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 本科做了很长一段时间的负荷预测，我来说说正确的数据处理办法吧。 首先，你需要
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posted @ 2022-09-06 13:21
图神经网络的灵魂三问 沈华伟
摘要：图卷积神经网络应该相信邻居吗？ 出发点：现在的GCN改进方法都局限于对于信息聚合等等方面的改进，但是很少有人关注到邻居信息和自身信息的占比情况，有Attention方法可以解决，但是在实际中可能效果表现不佳，因为attention通常fitting训练集，训练集attention训练的好不代表效果就
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posted @ 2022-07-01 16:11
协变量
摘要：关于协变量：我的建议是不要在这个定义上面钻牛角尖，因为“协变量”没有唯一定义，记住什么模型下什么变量可以叫“协变量”即可。 比如，线性回归的自变量可以叫“协变量”，协变量等同于自变量。线性回归模型如果是一个方差分析模型，则“无法控制”的连续变量叫“协变量”。回归模型的分类变量可以叫“因子”，而连续变
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posted @ 2022-06-30 18:25
深度学习在时序预测中的应用
摘要：https://www.bilibili.com/video/BV13W411Q7Rp?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 日常生活中遇到的大部分都是时序的。基本上所
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posted @ 2022-06-27 11:35
深度学习与气象时序预测_张琦 2020.08.05
摘要：https://www.bilibili.com/video/BV1hv411v7tM?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 如果一个序列是按照时间序列排序的，是按照时
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posted @ 2022-06-25 11:21
基于深度学习的时间序列预测模型研究 阎威武
摘要：https://www.koushare.com/video/videodetail/6238 时间序列是一个活跃且充满挑战的领域，时间序列分析与预测方法被广泛应用于各行各业中。传统统计学习预测方法难以建模复杂的时间序列，深度学习方法具有较强的非线性拟合能力，适合于时间序列的建模。本报告讨论两种基于
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posted @ 2022-06-13 19:37
时间序列预测新范式：基于迁移学习的AdaRNN方法
摘要：整体来看波动较大，但是分成一个一个区间段来看，则符合高斯分布。 比如上图虚线隔开的区间。A,B,C可能彼此两两之间分布不一样，但是 每个肚子的区间可以看作是一个独立的分布，如果PA,PB,PC用高斯来表示的话 ，那么他们3个和test部分都是各自的分布状况。也即观察到时间序列中是存在内部的分布不一致
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posted @ 2022-06-10 16:39
