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随笔分类 - Time Series
蒙特卡洛树搜索（MonteCarlo Tree Search）MCTS 简述
摘要：蒙特卡洛树搜索（MonteCarlo Tree Search）MCTS AlphaGo， AlphaZero 的成功，让原本小众的MCTS火了一把。 MCTS算法的产生是以决策论、博弈论、蒙特卡洛方法以及老.虎.机算法为基础的。 在决策论中，主要涉及马尔可夫决策过程Markov Decision P
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时间序列(六): 以NASA之名: 卡尔曼滤波器
摘要：以NASA之名: 卡尔曼滤波器 'That's one small step for man,one giant leap for mankind.' — Neil Alden Armstron 引言 二十世纪的阿波罗登月计划在人类历史上是浓墨重彩的一笔, 是人类科学发展极其重要的里程碑. 在此计划
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自然语言处理(六): 炙手可热的RNN: LSTM
摘要：炙手可热的LSTM 引言 上一讲说到RNN. RNN可说是目前处理时间序列的大杀器,相比于传统的时间序列算法,使用起来更方便,不需要太多的前提假设,也不需太多的参数调节,更重要的是有学习能力,因此是一种'智能'算法.前面也说到, 不只时间序列,在很多领域,特别是涉及序列数据的,RNN的表现总是那么的
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时间序列(五): 大杀器: 循环神经网络
摘要：循环神经网络 [TOC] 引言 上几节讲了一些时间序列的基本概念, 大家总感觉不那么的'智能', 与现在的人工智能的总那么的... 不太搭边. 先不管以上'感觉'对不对, 今天 插队 与大家分享一个处理时间序列的'大杀器' — 循环神经网络(Recurrent neural network, RNN
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时间序列(四) 预测
摘要：引言 时间序列建模的主要目标之一就是对时间序列未来取值的预测. 而另一个最重要的目标即是对预测精确性的评估. 可以说之前的所有知识都是为预测与评估作准备的. 所谓预测就是利用已观测样本数据,对未来某时刻的取值进行估计. 对时间序列预测,基于这样一个假设: 已观测信息包含时间序列模型的所有信息,其中一
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时间序列 ARIMA 模型 (三)
摘要：先看下图： 这是1986年到2006年的原油月度价格。可见在2001年之后，原油价格有一个显著的攀爬，这时再去假定均值是一个定值（常数）就不太合理了，也就是说，第二讲的平稳模型在这种情况下就太适用了。也因此有了今天这一讲。 要处理这种非平稳的数据（比如上图中的均值不是一个常数），需要用非平稳模型：
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时间序列 平稳模型（二）
摘要：本章介绍第一类非常重要的模型：自回归滑动平均模型（ARMA)。在真实案例中，ARMA模型也被高频的使用到，更是后面模型的基础，反正，时间序列是绕不过去ARMA模型的。 2.1 一般线性过程 ARMA模型属于一大类过程（模型），即一般线性过程。一听到线性过程，是不是就觉得不难了？ 事实也是如此，别怕，
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时间序列 介绍（一）
摘要：引言 DT时代，数据的重要性已经不必再强调了。 最近几年深度学习，机器学习，人工智能炙手可热，各行各业的人，无论是单纯的蹭热度也好，还是真的想做一些改变，都在往这三个概念上靠，但我相信，绝大部分人是真的希望借着人工智能的‘好风’做出些成绩的。而这些所谓的‘高科技’对数据却又是强依赖的。 那么对数据深
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