Size: a a a

Data Science Chat

2021 November 01

В

Вадим in Data Science Chat
Да это полином просто третьей степени
источник

ИЕ

Игнат Егоров... in Data Science Chat
А можно, плиз, пару статеек, как это сделать?) Ну просто вообще не ДС)
источник

В

Вадим in Data Science Chat
Дык…Школьная математика жеж
источник

ИЕ

Игнат Егоров... in Data Science Chat
Нет, график разный может быть. Например, как в варианте 2. Не понимаю, почему именно полином третьей степени
источник

В

Вадим in Data Science Chat
Я чутка не понял. Ты график обвёл и говоришь мол найти похожую функцию
источник

В

Вадим in Data Science Chat
источник

В

Вадим in Data Science Chat
Ну вот похожа ?
источник

A

Andrey in Data Science Chat
https://github.com/wannesm/dtaidistance

здесь гляньте. но начните с ОПРЕДЕЛЕНИЯ схожести
источник

ИЕ

Игнат Егоров... in Data Science Chat
Нужно решение, которое для каждого нового графика, будет находить на него похожий. В данном примере да, похожа на полином, но примеры разные будут
источник

В

Вадим in Data Science Chat
График определятся будет через данные или аналитически ?
источник

В

Вадим in Data Science Chat
Если аналитически - ряды тейлора. Если через данные, и они всегда будут в 2мерном пространстве - полиномиальная регрессия
источник

В

Вадим in Data Science Chat
Аналитически - значит будут давать какую то функцию на вход, условно говоря, «на бумажке»
источник

Д

Денис in Data Science Chat
Здравствуйте. Кто может подсказать, где можно посмотреть ноутбуки рекомендательных сетей для товаров в интернет-магазине ? Буду очень благодарен!
источник

W

Wincq in Data Science Chat
Hello
источник

A

Andrey in Data Science Chat
источник

А

Алерон in Data Science Chat
WDT попробуй для временных рядов
источник

А

Алерон in Data Science Chat
По сути это задача кластеризация временных рядов.

Возьми DWT и любую метрику схожести на выбор. И готово.
источник

N

N in Data Science Chat
Ребят, есть у кого-то хороший источник по нахождению аномалий во временном ряде?
источник

I

Ilya in Data Science Chat
Можете посоветовать открытые материалы по Time Series (например n семплов, каждый семпл это десяток другой данных в виде Time Series), хотелось бы пройтись от методов statistical infference (автокореляция например), классические методы ML для получения нескольких бейслайнов и до методов дип (ну очевидно LSTM/RNN, трансформеры, может ещё что интересное), кстати может ещё по фазовому анализу, Фурье, wavelets?

Материалы в виде джупитер ноутбуков с примерами разбора даты и тд. (Можно конечно и R/Matlab)

Если у кого рекомендации по теме?
В контексте анализа данных, классификации и кластеризации.
источник
2021 November 02

Д

Денис in Data Science Chat
Ребят, привет. Можете дргуа разбавить - @DonnieKiel?)
источник