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 阅读全文

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 阅读全文

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： 阅读全文

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， 阅读全文

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 阅读全文

摘要： Boosting is a greedy alogrithm. The alogrithm works by applying the weak learner sequentially to weighted version of the data, where more weight is gi 阅读全文

摘要： Boosting is a very powerful technique of alogrithms ensembling. Its outstanding performance achieved by combining some or many weak classifiers to mak 阅读全文

摘要： Alpha-ma 2016/10/7 Alpha-ma 2016/10/7 1 Introduction of GGplot2 ggplot2 is an R package for producing statistical, or data, graphics, and it has a dee 阅读全文