😎 공부하는 징징알파카는 처음이지?

221024 작성 https://ahnjg.tistory.com/33 [keras, TF2.0] 온도 데이터, 시계열 예측하기 (Time Series Forecasting) 시계열 예측(Time Series Forecasting) Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License") MIT License https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series RNN(Recurrent Neural.. ahnjg.tistory.com 😊 csv 파일을 받아서 실시간 그래프를 만들어보자 csv 데이터 스케일 조정 최근 데이터로 미래온도 예측 LSTM으로 미래온도 예측 # 1. 단일변량 그래프..

221021 작성 https://operstu1.tistory.com/97 실시간 데이터 반영 그래프 1. 기본 구조 2. csv 파일 읽어들여 만들기 1. 기본 구조 사용한 라이브러리 random -> 무작위의 수를 생성하기 위해 사용합니다. intertools.count -> 1,2,3... 순차적인 수를 생성하기 위해 사용합니 operstu1.tistory.com 💎 무작위 수를 생성해서 실시간 그래프 만들기 1 anim = FuncAnimation(fig, animate, frames=200, interval=50) Figure 객체 프레임마다 반복해서 호출할 함수 반복 가능한 객체를 입력 프레임 간격 # random 데이터 import random # 무작위의 수를 생성 from itertool..

221007 작성 https://blog.naver.com/moongda0404/222729530178 [Python Data Analysis 분석 8] 데이터 분석 - 파이썬 시계열분석 *본 글은 Python3을 이용한 데이터 분석(Data Analysis)을 위한 글입니다. 시계열 분석 : 시계열 분석은... blog.naver.com 1️⃣ 데이터 및 라이브러리 불러오기 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd import pandas_datareader.data as web import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from date..

221006 작성 https://www.slideshare.net/TIMEGATE07/ss-107535554?qid=8c8308a7-93db-4a99-ba96-2dfa84bfaf2c&v=&b=&from_search=10 시계열분석의 이해 주가, 판매량, 사용량 등 시간에 따른 변화가 있는 데이터의 추세, 정규성, 나머지의 개념을 정리했습니다. 그리고, 이를 활용한 예측과 이상치 감지 방법을 소개합니다. www.slideshare.net 🍇 시계열 데이터 분해 🟣 추세 (trend) 분해 - Lowess/Loess 회귀 : 특정 범위에 적당한 다항 회귀선들을 구하여 병합 : 다소 투박한 추세선 : 회귀범위에 따라 달라짐 - 이동 평균 : 특정 기간 동안의 값의 평균 변화 : 부드러운 추세에 적용 가능 : ..

221006 작성 https://www.slideshare.net/hunkim/time-series-classification Time series classification Time Series Classification By Data Mutation 안명호 www.deepnumbers.com www.slideshare.net 🎃 시계열 : 일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열 : 주어진 시계열을 보고 수학적인 모델을 만들어서 미래에 일어날 것들을 예측하는 것 🎃 시계열 데이터 문제점 : 패턴들이 모두 동일한 시간간격내에 존재하지 않고 서로 다른 시간 간격내에 존재 : 불규칙적인 노이즈 : 측정시점에서의 상황 변화르 인해 노이즈 발생 🎃 원본 데이터 특성 유지하면서 scale 과 noise에 강인..

221005 작성 https://otexts.com/fppkr/ Forecasting: Principles and Practice 2nd edition otexts.com 🟣 시계열 예측 IBM 일별 주가 월별 강우량 Amazon의 분기별 판매 결과 Google의 연간 수익 🟣 예측 변수와 시계열 예측 예측 변수(predictor variable) : 예측하려는 변수의 과거 값만 다루지 않고 다른 변수에 관한 정보도 포함 시계열 모델을 선택 이유 : 시스템을 잘 이해하지 못하거나, 이해하더라도 변수의 행동에 영향을 주는 관계를 측정하기가 아주 어려운 경우 : 다음, 관심 있는 변수를 예측할 수 있으려면 다양한 예측 변수의 미래값을 알 필요가 있거나 예측할 필요가 있는 경우 : 주된 관심이 왜 일어나는지가..

220930 작성 https://ysyblog.tistory.com/298 [시계열분석] 다변량 선형 확률과정 - VAR & IRP (백터자기회귀과정, 임펄스응답함수) 다변량 선형 확률과정 필요성 단변량 시계열(Simple/Multiple포함)은 종속변수(Y_t)가 독립변수들에만! 영향을 받는다는 큰 가정 존재 현실적으론 종속변수와 독립변수는 상호 영향을 주고받음 예시: ysyblog.tistory.com 1️⃣ 다변량 시계열 종속변수(Y_t)가 독립변수들에만 영향 받음 2차원(소득, 지출 : 종속변수) 과거 1시점가지만을 고려하는 벡터자기회귀 알고리즘 💗 벡터자기회귀 모형 1) VAR 알고리즘 평균 벡터와 공분산 벡터가 시차에만 의존하고 각각의 절대위치에 독립적인 정상성 시계열 2) 임펄스 응답 함수 ..

220928 작성 https://today-1.tistory.com/56?category=886697 시계열 데이터 전처리(Denoising Method) 시계열 데이터를 분석하는 과정에서 시간 흐름에 따라 변동이 크거나 일정하지 않을 경우 비정상성(Non-Stationarity)을 지니게 되고 이를 전처리 없이 머신러닝 알고리즘에 학습할 경우 단순 후행 today-1.tistory.com 1️⃣ 자기 상관(AutoCorrelation) : 현재 관측값과 지연(Lag) 값들과의 관계에서 발생 : 관계성을 파악하기 위해 ACF/PACF 등을 사용하여 직관적으로 알아보거나 Durbin-Watson 검정을 통해 객관적으로 살펴봄 2️⃣ 코드 구현 💖 1. library & data load # 예제로 사용할 ..