我的问题是预测值序列(t_0,t_1,...t_{n_post-1})给定之前的时间步(t_{-n_pre},t_{-n_pre+1}...t_{-1})使用Keras的LSTM层。Keras很好地支持以下两种情况:n_post==1(多对一预测)n_post==n_pre(多对多预测具有相同的序列长度)但不是n_post所在的版本.为了说明我的需要，我使用正弦波构建了一个简单的玩具示例。多对一模型预测使用以下模型:model=Sequential()model.add(LSTM(input_dim=1,output_dim=hidden_neurons,return_sequence

我在Keras中有一个LSTM，我正在训练它来预测时间序列数据。我希望网络在每个时间步输出预测，因为它每15秒接收一次新输入。所以我正在努力的是训练它的正确方法，以便它输出h_0、h_1、...、h_t作为恒定流，因为它接收x_0、x_1、....、x_t作为输入流.是否有这样做的最佳实践？ 最佳答案 您可以通过设置stateful=True在LSTM层中启用有状态性.这将层的行为更改为始终使用层的先前调用的状态，而不是为每个layer.call(x)重置它。例如，一个LSTM层有32个单元，批量大小为1，序列长度为64，特征长度为

我还在学习PYMC3，但是我在文档中找不到关于以下问题的任何内容。考虑来自thisquestion的贝叶斯结构时间序列(BSTS)模型没有季节性。这可以在PYMC3中建模如下:importpymc3,numpy,matplotlib.pyplot#generatesometestdatat=numpy.linspace(0,2*numpy.pi,100)y_full=numpy.cos(5*t)y_train=y_full[:90]y_test=y_full[90:]#specifythemodelwithpymc3.Model()asmodel:grw=pymc3.GaussianR

我对libsvm中的svm_predict()方法有疑问。README中有这个快速入门示例代码:>>>y,x=[1,-1],[{1:1,3:1},{1:-1,3:-1}]>>>prob=svm_problem(y,x)>>>param=svm_parameter('-c4-b1')>>>m=svm_train(prob,param)>>>p_label,p_acc,p_val=svm_predict(y,x,m)现在我明白y是与x中的词典关联的类别列表。我也理解svm_train部分。没有意义的部分是在svm_predict中，我需要提供y的“真实值”以及x中的测试数据。我以为这个想法

我正在尝试预测一个时间序列:给定50个先前的值，我想预测接下来的5个值。为此，我使用了skflow包(基于TensorFlow)，这个问题相对接近BostonexampleprovidedintheGithubrepo.我的代码如下:%matplotlibinlineimportpandasaspdimportskflowfromsklearnimportcross_validation,metricsfromsklearnimportpreprocessingfilepath='CSV/FILE.csv'ts=pd.Series.from_csv(filepath)nprev=50d

我正在关注statsmodelstutorial一个OLS模型装有formula='S~C(E)+C(M)+X'lm=ols(formula,salary_table).fit()printlm.summary()预测值通过以下方式提供:lm.predict({'X':[12],'M':[1],'E':[2]})结果作为单值数组返回。是否有一种方法也可以返回statsmodels中预测值(预测区间)的置信区间？谢谢。 最佳答案 我们一直想让这更容易实现。你应该可以使用fromstatsmodels.sandbox.regressio

我正在使用Keras和TensorFlow对平铺成256x256block的航拍图像进行分类。该模型将训练数据(即构成研究区域的256x256图像block)分成70%的训练数据和30%的验证数据。使用顺序模型，然后使用图像数据生成器。最后，拟合生成器用于将模型拟合到数据。然后将模型保存为h5格式，用于预测不同研究区域中其他图像的类别。当我使用70%/30%训练/验证分割运行模型时，验证图像的预测效果很好，准确度越来越高，每个时期的损失稳步下降。此外，当我通过将概率数组连接到表示图block边界的矢量多边形来可视化预测(即概率数组)时，分类结果看起来非常好。我的问题是当我使用保存的h5

根据文档，OneVsRest分类器支持多标签分类:http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multilabel-learning这是我要运行的代码:fromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingimportMultiLabelBinarizerfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.svmi

我希望能够从一段文本中提取出字母的类型和数量，其中字母可以按任何顺序排列。我正在进行其他一些解析工作，但这一点让我感到难过!input->result"abc"->[['a',1],['b',1],['c',1]]"bbbc"->[['b',3],['c',1]]"cccaa"->[['a',2],['c',3]]我可以对每个可能的字母使用搜索或扫描并重复，但有一种干净的方法吗？据我所知:frompyparsingimport*defhandleStuff(string,location,tokens):return[tokens[0][0],len(tokens[0])]stype=

我已经创建了tensorflow程序来获取外汇的收盘价。我已经成功地创建了预测，但未能理解预测future值(value)的方法。看下面是我的预测函数:test_pred_list=[]deftestAndforecast(xTest1,yTest1):#test_pred_list=0truncated_backprop_length=3withtf.Session()assess:#train_writer=tf.summary.FileWriter('logs',sess.graph)tf.global_variables_initializer().run()counter=0