Н
слушайте, а откуда можно взять данные, кроме кэгла?
Size: a a a
2020 November 07
МС
Собрать самому, поискать агрегаторы данных
VS
Всем доброго дня! Прошу совета, где лучше освоить lstm и GRU? Пробовал смотреть лекции мфти, но там именно по этим сеткам очень бедно и ведёт студент, который объясняет не складно. Цель: написать базовую модель временных рядов именно на сетках.
VS
П. С. : читал книгу Ф. Шолле - тема, но хочется чего-то наподобие модуля текущего курса Яндекса С2, как он сделан для поверхностного обучения
Н
Собрать самому, поискать агрегаторы данных
я хотел, но не придумал откуда
Н
спасибо
МС
А о чем нужны данные? Напиши, если можешь, вдруг здесь кто-то уже сталкивался с такими
Н
медицина
A
Vitaly S
Всем доброго дня! Прошу совета, где лучше освоить lstm и GRU? Пробовал смотреть лекции мфти, но там именно по этим сеткам очень бедно и ведёт студент, который объясняет не складно. Цель: написать базовую модель временных рядов именно на сетках.
Попробуй посмотреть лекции предыдущих годов, там меняются лекторы и семинаристы вроде
A
VS
Alexey
https://www.youtube.com/channel/UCdeSxuESqLOxuuwXNnqqbrA
Мб тут что-то найдешь
Мб тут что-то найдешь
О, хороший канал! Все в куче правда, но примеров много, спасибо!
Е
Добрый День.
#C3W4 - Вопрос по первому тесту:
"Какое предположение НЕ делается при построении тематической модели?"
При это ответ "Каждое слов в документе связано с одной темой" - не считается правильным.
Не могу понять, ведь матрица ФИ, как раз и определяет вероятность слова в теме, то есть слово может встречаться в нескольких темах. Почему только с одной темой мы ассоциируем слово? Да мы стараемся так сделать в рамках предметной области, но это же не факт.
#C3W4 - Вопрос по первому тесту:
"Какое предположение НЕ делается при построении тематической модели?"
При это ответ "Каждое слов в документе связано с одной темой" - не считается правильным.
Не могу понять, ведь матрица ФИ, как раз и определяет вероятность слова в теме, то есть слово может встречаться в нескольких темах. Почему только с одной темой мы ассоциируем слово? Да мы стараемся так сделать в рамках предметной области, но это же не факт.
G
Ibp
сделайте во-первых дифференциацию всех рядов на год, чтобы убрать сезонность. у вас сразу сократится длина ряда на 30%. а потом не старайтесь загрузить туда сразу весь датасет, а только те данные которые вас интересуют, и 3 - не стремитесь изучить весь спектр возможных параметров саримакс, а обращайте внимание только на те которые не превышают цифру 2 и на которых ряды сходятся быстрее всего. Ибо вам потом все равно саримаакс предсказания понадобятся только в качестве дополнительного свойства
Благодарю! Я не загружаю весь датасет, только данные по расчетному региону(или вы что-то другое имеете ввиду). А дифференцирование по году в данном случае разве можно делать? В указаниях к третьей недели говорилось что длинноволновые сотавляющие уйдут после регрессии. Они в каком-то смысле и ушли. А кроме того в примерах пятого курса вроде бы исходный ряд(недифференцированный) на вход SARIMA для обучения подавался. И еще вопрос, если позволите. Вот я допустим, обучил модель SARIMA на продифференцированных на год рядах. Чтобы получит из нее предсказание нужно будет предсказанные моделью данные обратно проинтегрировать на год?
ОК
Добрый день, есть данные за год по продажам по дням (дата, у, и ещё несколько столбцов), подскажите плс, как я могу предсказать будущие продажи на питоне?
I
Благодарю! Я не загружаю весь датасет, только данные по расчетному региону(или вы что-то другое имеете ввиду). А дифференцирование по году в данном случае разве можно делать? В указаниях к третьей недели говорилось что длинноволновые сотавляющие уйдут после регрессии. Они в каком-то смысле и ушли. А кроме того в примерах пятого курса вроде бы исходный ряд(недифференцированный) на вход SARIMA для обучения подавался. И еще вопрос, если позволите. Вот я допустим, обучил модель SARIMA на продифференцированных на год рядах. Чтобы получит из нее предсказание нужно будет предсказанные моделью данные обратно проинтегрировать на год?
Я не понимаю почему в моделе сарима нельзя делать сколь угодно разную сезонную дифференциацию? она же тем и отличается от аримы. На крайний вопрос ответ нет, ничего не нужно будет дифференцировать(не интегрировать) обратно.
VS
Добрый день, есть данные за год по продажам по дням (дата, у, и ещё несколько столбцов), подскажите плс, как я могу предсказать будущие продажи на питоне?
Я думаю вам любой вид бустинга подойдёт. Для начала сделайте базовую модель, которой просто скормите все данные (данные должны подготовлены). Если точность вас не устраивает, тогда надо проходить текущую специалищацию, чтобы понимать что делать, чтобы улучшить результат.
I
Благодарю! Я не загружаю весь датасет, только данные по расчетному региону(или вы что-то другое имеете ввиду). А дифференцирование по году в данном случае разве можно делать? В указаниях к третьей недели говорилось что длинноволновые сотавляющие уйдут после регрессии. Они в каком-то смысле и ушли. А кроме того в примерах пятого курса вроде бы исходный ряд(недифференцированный) на вход SARIMA для обучения подавался. И еще вопрос, если позволите. Вот я допустим, обучил модель SARIMA на продифференцированных на год рядах. Чтобы получит из нее предсказание нужно будет предсказанные моделью данные обратно проинтегрировать на год?
для преобразования данных я пользовался даском, у меня данные были за три года, всю работу практически сделал на компе, но у меня 16 гиг оперативка, 6 думаю будет мало. Народ говорит что надо пользоваться колабом. Могу еще посоветовать азур - ткт его микрософт сейчас во всю рекламирует.
VS
Добрый день, есть данные за год по продажам по дням (дата, у, и ещё несколько столбцов), подскажите плс, как я могу предсказать будущие продажи на питоне?
Ещё момент, если без временных рядов, то будет предсказывать только сезонность.
ОК
Vitaly S
Я думаю вам любой вид бустинга подойдёт. Для начала сделайте базовую модель, которой просто скормите все данные (данные должны подготовлены). Если точность вас не устраивает, тогда надо проходить текущую специалищацию, чтобы понимать что делать, чтобы улучшить результат.
проблема в том, чтобы прогноз сделать на будущее