原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号本文是咱们通过工夫序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制作案例钻研示例的连续。您能够在以下链接中找到以前的局部：第1局部 ：工夫序列建模和预测简介第2局部：在预测之前将工夫序列合成为解密模式和趋势第3局部：ARIMA预测模型简介ARIMA模型 – 制作案例钻研示例回到咱们的…

对于工夫序列剖析，有两种数据格式：  ts  （工夫序列）和 xts  （可扩大工夫序列）。前者不须要工夫戳，能够间接从向量转换。后者非常重视日期和工夫，因而只能应用日期和/或工夫列来定义。咱们涵盖了根本的工夫序列模型，即 ARMA、GARCH 和 VAR。

LSTM（或长短期记忆人工神经网络）容许剖析具备长期依赖性的有序数据。当波及到这项工作时，传统的神经网络体现出有余，在这方面，LSTM将用于预测这种状况下的电力耗费模式。

这篇文章介绍了一类离散随机稳定率模型，并介绍了一些非凡状况，包含 GARCH 和 ARCH 模型。我展现了如何模仿这些过程以及参数估计。我为这些试验编写的 Python 代码在文章开端援用。

_自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）示意模式的高维数据集。在本文中，咱们钻研了如何应用R创立用于客户细分的SOM。

在AI上的利用：AI的应用领域有机器视觉、自然语言解决和广告举荐等，能够说都是搭建在定向的数据集上的。首先数据集从类型上分为：大抵能够分为图像、音频和文本数据集。

 本文拟合具备分组惩办的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化门路。这包含组抉择办法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级抉择办法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行穿插验证以及拟合后可视化、总结和预测的实用程序。

2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具备 CPU 和 GPU 性能。本文将演示如何在 R 中应用 LSTM 实现工夫序列预测。

当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非安稳的。咱们能够通过对工夫序列进行一阶差分来对其进行安稳化，这将产生一个安稳序列，即零均值白噪声序列。例如，股票的股价遵循随机游走模型，收益序列（价格序列的差分）将遵循白噪声模型。

分类树的一个常见用处是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。数据蕴含对 5,960 名抵押贷款申请人的察看后果。一个名为的变量 Bad 示意申请人在取得贷款批准后是还清贷款还是拖欠贷款。