zxxr123的博客

对于multiclasses类的roc_auc_score计算，需要一个二维array。

P75 4.3.3 三参数Logistic模型由公式y=c1+ae−bty = \frac{c}{1+ae^{-bt}}y=1+ae−btc​推到为二阶Bernouli方程dydt=by−bcy2\frac{dy}{dt}=by-\frac{b}{c}y^2dtdy​=by−cb​y2。重温高等数学求复合函数的导数。v=−bt;u=1+aev;y=cuv=-bt; u = 1+ae^v;y=\frac{c}{u}v=−bt;u=1+aev;y=uc​dydt=dydu⋅dudv⋅dvdt\fra

利用2013年1月1日～2017年10月31日每小时的温度的历史数据，训练DeepAR模型，预测2017年11月1日～2017年11月7日每小时的温度。

按照Github mxnet中的命令pip install --upgrade mxnet==1.4.1 gluonts安装的mxnet仅是CPU模式。这一模式在训练大量数据(如我所遇到的4.5万行左右)的数据，且用内置的DeepAR模式时，就比较慢了。按照Install Tutorial中的提示命令pip install mxnet-cu92安装的话，默认应该是安装了mxnet的最新版本1.5...

在利用TFP.STS训练模型时，发现GPU内存占用很高，达到98%左右。训练花费了5627.735171868秒，约94分钟后，发现运行下述代码报错。temperature_forecast_dist = tfp.sts.forecast( model=model, observed_time_series=training_data, parameter_sample...

Github GluonTS

在邯郸学步后，想要深入用好Tensorflow中的STS model，还是要静下心来，好好阅读点材料。f(t)=f1(t)+f2(t)+...+fn(t)+ε;ε∼N(0,σ2)f(t) = f_1(t) + f_2(t) + ... + f_n(t) + \varepsilon; \varepsilon \sim N(0, \sigma^2)f(t)=f1​(t)+f2​(t)+...+f...

tfp.sts.LocalLinearTrend is formal representation of a local linear trend model.SourceLocal Linear Model本质上是分段线性拟合，线性拟合的核心是最小二乘法(Ordinary Least Squares)；此模型适合在短期内数据呈现的趋势及斜率一致且不变，但长期会变化的时间序列数据（This mo...

在下面build_model的代码中涉及到tfp中的sts.Autoregressive.很长时间不用，恍惚中忘记了何为Autoregressive？通过阅读Autoregressive Model: Definition & The AR Process学习到以下几点：auto不是英文单词，而是表示self的希腊语.这可能也说明这个模型有多么经典.autoregressive mo...