728x90 반응형 SMALL time series3 Data Encoding Data Encoding 시간이 지남에 따라 신경망에 데이터를 인코딩하는 많은 다양한 방법이 있다. 시계열 인코딩은 시간이 지남에 따라 발생하는 이벤트를 신경망에 표현하는 것을 다룬다. 순방향 신경망은 항상 주어진 입력 벡터에 대해 동일한 출력 벡터를 생성하기 때문에 이 인코딩이 필요하다. 순환 신경망은 시간이 지남에 따라 발생하는 데이터를 자동으로 처리할 수 있기 때문에 시계열 데이터를 인코딩할 필요가 없다. from IPython.display import display, HTML import pandas as pd import numpy as np x = [[32], [41], [39], [20], [15]] y = [1,-1,0,-1,1] x = np.array(x) print(x[ :, 0]) .. 2022. 12. 1. [Data Science] 시계열 데이터 (Time Series Data) 시계열 데이터 (Time Series Data) 시계열 데이터 (time series)는 시간 순서로 배열된 데이터의 한 종류로 시간에 걸쳐 순차적으로 기록된다. 일정 시간 간격으로 배치된 같은 형태 데이터들의 열이다. 시계열 해석 시계열을 해석하고 이해하는 데 쓰이는 여러 가지 방법과 시계열 데이터들이 어떤 법칙에서 생성되는지 연구하는 것이다. 시계열 예측 시계열 데이터로부터 수학적 모델을 만들어 미래를 예측한다. 과학, 공학은 물론 경제학, 경영학 등 (ex: 주가, 물가지수, 환율, 실업률, 번역, 음성, 작곡 등에서도 다양하게 활용된다. 시계열 데이터와 패턴 분류나 예측에서 현재 시점의 값이 과거 (이전 시점)의 값들과 연관된다. 시간대를 넘나드는 다양한 패턴이 존재 가능하다. 가까운 시간대 사이.. 2022. 10. 11. [Data Science] 시계열 분석 시계열 분석 시계열 분석은 시계열 데이터를 분석하는 것으로 시계열 예측으로도 부른다. 시계열 데이터 (time series)는 관측치가 시간적 순서를 가지는 시간의 흐름에 따른 관측된 데이터다. 일정 시점에 조사된 데이터는 횡단 자료 (cross-sectional)로 분류한다. 대표 횡단 자료로 소비자 물가 지수가 있다. 시계열 자료 시간의 흐름에 따라 관찰된 값들 주식가격 데이터, 실업률, 기후 데이터 등 시계열 데이터의 분석 목적 미래의 값을 예측 특성파악 경향, 주기, 계절성, 불규칙성 등 시계열 자료 종류 비정상성 시계열 자료 시계열 분석을 실시할 때 다루기 어려운 자료로 대부분의 시계열자료가 이에 해당 정상성 시계열 자료 비정상 시계열을 변환해 다루기 쉬운 시계열 자료로 변환한 자료 정상성 정상.. 2022. 3. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
