데이터 한 그릇

시계열 데이터를 살펴보면 Trend 가 있고 Sesonality 그리고 Cycle 이 존재한다 이때 Cycle 은 알 수 없어서 잘 넣지 않는다 전통적인 통계 기법은 AR, MA, ARIMA 등등의 방식들이 있다 이때 머신러닝 관점에서 AR 모델을 생각해보면 딥러닝과 매핑이 됨을 인지할 수 있다 딥러닝의 입력층 각 노드는 각 시점값이라고 할 수 있다(x_t-1 ... x_t-k) CNN과 RNN 을 통한 시계열 예측을 시도해볼 예정 인공신경망 시계열 예측 # -*- coding: utf-8 -*- """ Air pollution PRES prediction by MLP @author: kjw """ import pandas as pd import numpy as np from matplotlib impo..

1. 유용한 시각화 시계열의 완벽한 탐색적 분석의 핵심을 그래프다 시간축에 대한 그래프를 반드시 시각화 해야만 한다 이 책의 저자는 복잡도에 따라서 다양한 시각화 기법을 살펴본다 1.1 1차원 시각화 require(timevis) donations