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pythonstepwise

發布時間:2025-07-05 12:38:49

python 時間序列模型中forecast和predict的區別

舉例說明,2017.01.01-.017.12.31的周期為12的月度數據中,用ARIMA擬合得到模型model。
model.get_prediction(start='2017.09.01')則得到用擬合模型計算出來的樣本內2017.09.01-2017.12.31的預測值;
model.get_forcast(step=5)則得到樣本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五個月的預測值;
註:
model.get_prediction也可做外推值的預測,設定好具體終止周期即可。

❷ 人工智慧是學習什麼

1、學習並掌握一些數學知識

高等數學是基礎中的基礎,一切理工科都需要這個打底,數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎。

線性代數很重要,一般來說線性模型是你最先要考慮的模型,加上很可能要處理多維數據,你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題,為分析求解奠定基礎。

概率論、數理統計、隨機過程更是少不了,涉及數據的問題,不確定性幾乎是不可避免的,引入隨機變數順理成章,相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的演算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的,比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優化理論與演算法,除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式,否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題,優化將是你的GPS為你指路。

以上這些知識打底,就可以開拔了,針對具體應用再補充相關的知識與理論,比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲,更理論一點的還有實/復分析、測度論,偏工程類一點的還有信號處理、數據結構。

2、掌握經典機器學習理論和演算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜,並爭取掌握每一個經典的機器學習理論和演算法,我簡單地總結如下:

1) 回歸演算法:常見的回歸演算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square),邏輯回歸(Logistic Regression),逐步式回歸(Stepwise Regression),多元自適應回歸樣條(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散點平滑估計(Locally Estimated Scatterplot Smoothing);

2) 基於實例的演算法:常見的演算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自組織映射演算法(Self-Organizing Map , SOM);

3) 基於正則化方法:常見的演算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及彈性網路(Elastic Net);

4) 決策樹學習:常見的演算法包括:分類及回歸樹(ClassificationAnd Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林(Random Forest), 多元自適應回歸樣條(MARS)以及梯度推進機(Gradient Boosting Machine, GBM);

5) 基於貝葉斯方法:常見演算法包括:樸素貝葉斯演算法,平均單依賴估計(AveragedOne-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN);

6) 基於核的演算法:常見的演算法包括支持向量機(SupportVector Machine, SVM), 徑向基函數(Radial Basis Function ,RBF), 以及線性判別分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等;

7) 聚類演算法:常見的聚類演算法包括 k-Means演算法以及期望最大化演算法(Expectation Maximization, EM);

8) 基於關聯規則學習:常見演算法包括 Apriori演算法和Eclat演算法等;

9) 人工神經網路:重要的人工神經網路演算法包括:感知器神經網路(PerceptronNeural Network), 反向傳遞(Back Propagation), Hopfield網路,自組織映射(Self-OrganizingMap, SOM)。學習矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ);

10) 深度學習:常見的深度學習演算法包括:受限波爾茲曼機(RestrictedBoltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷積網路(Convolutional Network), 堆棧式自動編碼器(Stacked Auto-encoders);

11) 降低維度的演算法:常見的演算法包括主成份分析(PrincipleComponent Analysis, PCA),偏最小二乘回歸(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多維尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追蹤(ProjectionPursuit)等;

12) 集成演算法:常見的演算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging),AdaBoost,堆疊泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推進機(GradientBoosting Machine, GBM),隨機森林(Random Forest)。

3、掌握一種編程工具,比如Python
一方面Python是腳本語言,簡便,拿個記事本就能寫,寫完拿控制台就能跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多,但是效率是這四個裡面最低的。

4、了解行業最新動態和研究成果,比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU,找一個開源框架,自己多動手訓練深度神經網路,多動手寫寫代碼,多做一些與人工智慧相關的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去
人工智慧有很多方向,比如NLP、語音識別、計算機視覺等等,生命有限,必須得選一個方向深入的鑽研下去,這樣才能成為人工智慧領域的大牛,有所成就。

根據網路給的定義,人工智慧(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
網路關於人工智慧的定義詳解中說道:人工智慧是計算機的一個分支,二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一(空間技術、能源技術、人工智慧)。也被認為是二十一世紀三大尖端技術(基因工程、納米科學、人工智慧)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展,在很多學科領域都獲得了廣泛應用,並取得了豐碩的成果,人工智慧已逐步成為一個獨立的分支,無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
綜上,從定義上講,人工智慧是一項技術。

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