В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

Machine learning

7658 membersпожаловаться на группу
2021 January 17

K

K-S in Machine learning
Maksim
Привет.
Немного не понял в лекциях про модели ARIMA. Мы для стационарности ряда используем дифференцирование.  Правильно ли я понимаю, что в дальнейшем модель строится для дифференцированного ряда? И как мы тогда при предсказаниях возвращаемся к исходному порядку значений?
Ну складываем дельты. Сегодня у нас значение 300, на завтра ARIMA спрогнозировала дельту -2. Значит, на завтра прогноз 298
источник
16:38пожаловаться#1

K

K-S in Machine learning
Если речь об ARIMA порядка (p,1,q)
источник
16:39пожаловаться#2

M

Maksim in Machine learning
igor
обратно от производной операция это интеграл
Там под дифференцированием подразумевается несколько другое. Интеграл тут не подойдет.
источник
16:40пожаловаться#3

M

Maksim in Machine learning
K-S
Ну складываем дельты. Сегодня у нас значение 300, на завтра ARIMA спрогнозировала дельту -2. Значит, на завтра прогноз 298
Кажется понял. Сейчас попробую в голове  уложить цепочку действий при больших d, D. Спасибо
источник
16:42пожаловаться#4

i

igor in Machine learning
Maksim
Там под дифференцированием подразумевается несколько другое. Интеграл тут не подойдет.
Именно то и подразумевается дискретным аналог производной
источник
16:50пожаловаться#5

i

igor in Machine learning
и дискретный аналог интергирования
источник
16:51пожаловаться#6

M

Maksim in Machine learning
igor
Именно то и подразумевается дискретным аналог производной
Не привык думать об этом с такого ракурса. Обмозгую. Спасибо
источник
16:55пожаловаться#7

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
dl
Реальность такова:
Запускаем
time1 = timeit.timeit(stmt='np.array([squared_error2(x, y, w0, wi) for wi in w1])', setup=setup_code, number=100)
time2 = timeit.timeit(stmt='np.array([squared_error3(x, y, w0, wi) for wi in w1])', setup=setup_code, number=100)
time3 = timeit.timeit(stmt='squared_error3(x, y, w0, w1)',                          setup=setup_code, number=100)

print(time1, time2, time3)
print(time2 / time1, time3 / time1)

Получаем
72.68429950899736 106.02993767800217 608.0612300240027
1.4587736057754408 8.365785102582336

То есть по убыванию скорости: a1, a2, a3. Внезапно a3 медленнее a2. А разница между a1 и a2 всего в полтора раза.
copy действительно не отвечает на вопрос, точнее, его потребление памяти минимально.

А вот dot  сжирает огромное количество памяти, в чем можно убедиться, сделав memory_profiler. В результате этого вы все сильно затормаживается. Хотя бы ибо надо найти целый гиг памяти под ваш запрос
источник
18:12пожаловаться#8

VS

Vladislav Skachkov in Machine learning
источник
18:20пожаловаться#9

VS

Vladislav Skachkov in Machine learning
Всем привет! Кто-то может помочь с вопросом "Практика построения регрессии" C4W3?
источник
18:20пожаловаться#10

VS

Vladislav Skachkov in Machine learning
Итоговая модель имеет вид:
источник
18:20пожаловаться#11

VS

Vladislav Skachkov in Machine learning
источник
18:20пожаловаться#12

VS

Vladislav Skachkov in Machine learning
Уже кучу раз отвечал - неправильно...
источник
18:21пожаловаться#13

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
Vladislav Skachkov
Уже кучу раз отвечал - неправильно...
Только 1 и 4 пробовали?
источник
18:34пожаловаться#14

M

Maksim in Machine learning
Vladislav Skachkov
Уже кучу раз отвечал - неправильно...
Кажется, последний ответ был верным, когда я делал этот тест
источник
18:36пожаловаться#15

ДВ

Дмитрий Вальчук... in Machine learning
3
источник
18:37пожаловаться#16

VS

Vladislav Skachkov in Machine learning
Dmitry Penzar
Только 1 и 4 пробовали?
Нет, кажется нет
источник
18:37пожаловаться#17

d

dl in Machine learning
Dmitry Penzar
copy действительно не отвечает на вопрос, точнее, его потребление памяти минимально.

А вот dot  сжирает огромное количество памяти, в чем можно убедиться, сделав memory_profiler. В результате этого вы все сильно затормаживается. Хотя бы ибо надо найти целый гиг памяти под ваш запрос
О, большое спасибо! Класс!
источник
18:38пожаловаться#18

M

Maksim in Machine learning
Привет. Проверьте, пожалуйста, работу C5W1
https://www.coursera.org/learn/data-analysis-applications/peer/6WeUy/proghnozirovaniie-urovnia-sriedniei-zarabotnoi-platy-v-rossii/review/ac5sBljmEeu4cRI2iU2vaQ
Coursera
Coursera | Online Courses & Credentials From Top Educators. Join for Free | Coursera
Learn online and earn valuable credentials from top universities like Yale, Michigan, Stanford, and leading companies like Google and IBM. Join Coursera for free and transform your career with degrees, certificates, Specializations, & MOOCs in data science, computer science, business, and dozens of other topics.
источник
20:08пожаловаться#19

А

Артём in Machine learning
Maksim
Привет. Проверьте, пожалуйста, работу C5W1
https://www.coursera.org/learn/data-analysis-applications/peer/6WeUy/proghnozirovaniie-urovnia-sriedniei-zarabotnoi-platy-v-rossii/review/ac5sBljmEeu4cRI2iU2vaQ
Coursera
Coursera | Online Courses & Credentials From Top Educators. Join for Free | Coursera
Learn online and earn valuable credentials from top universities like Yale, Michigan, Stanford, and leading companies like Google and IBM. Join Coursera for free and transform your career with degrees, certificates, Specializations, & MOOCs in data science, computer science, business, and dozens of other topics.
привет, щас проверю
источник
20:48пожаловаться#20