数学代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|Generating and Selecting Features for a Time Series

如果你也在 怎样代写时间序列分析代写Time Series Analysis这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。时间序列分析代写Time Series Analysis在数学中,是按时间顺序索引(或列出或绘制)的一系列数据点。最常见的是,一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此,它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子是海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。

时间序列分析代写Time Series Analysis包括分析时间序列数据的方法,以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系,但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”,它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化,这种变化可能会影响基础变量。

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数学代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|General Considerations When Computing Features

As with any aspect of analysis, when you are computing time series features for a time series data set, you will want to think through whether your analysis makes sense and whether the effort you put into generating features is more likely to lead to overfitting from a surfeit of features than it is to lead to meaningful insights.

The best approach is to develop a set of potentially useful features as you run through time series exploration and cleaning. As you visualize data and think about what distinguishes different time series in the same data set or different time periods in the same time series, you will develop ideas about what kinds of measurements would be useful for labeling or predicting a time series. You can also draw useful assistance from any background knowledge you have about a system or even a working hypotheses you’d like to test with subsequent analysis.

Next we discuss a few distinct concerns you should keep in mind when generating time series features.

数学代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|A Catalog of Places to Find Features for Inspiration

Time series feature generation is limited only by your data, your imagination, your coding skill, and your domain knowledge. So long as you can think of a reasonably general and well-defined way to quantify the behavior of a time series, you can generate a feature. Some simple and oft-used time series features amount to the same summary statistical functions you will have used in other applications, such as:

  • Mean and variance
  • Maximum and minimum
  • Difference between last and first values
    You will also visually identify other features that are more computationally challenging to compute but are often useful. Some examples include:
  • Number of local maxima and minima
  • Smoothness of the time series
  • Periodicity and autocorrelation of the time series
    In such cases, you will need to make some implementation definitions, as there are different ways to identify these commonly used features. It will help to keep your own personal library of feature generation code available, but you may also want to look into feature generation libraries for time series data, particularly as you become interested in the more computationally demanding features. In such cases, you should look for an excellent implementation such that the code is both reliable and efficient.
    Now we’ll turn to the use of time series feature generation libraries, paying particular attention to the wide range of features you can benefit from via automatic feature generation.

数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|Concluding Thoughts

In this chapter we have discussed the motivation for feature selection as well as a simple example of how feature generation can work to convert even a short time series to a more compressed set of numbers that is nearly as informative as the original. We also looked at examples of two Python modules designed to implement automated feature generation and selection on time series data, which can handily generate thousands of features of a time series. Because there is a danger that many of the features generated this way will not be especially useful, we also looked at methods for selecting the most useful features to pass on further down our analytical pipeline so that feature generation does not produce noisy or uninformative features.
Feature generation is useful for a number of purposes:

  • Producing downstream data about time series in a format that is conducive to use in machine learning algorithms, most of which are designed to accept sets of features per data point rather than a time series.
  • Summarizing time series data in a way that compresses temporal observations into the shorthand of a few numbers and qualitative indicators. This can be useful not just for analysis but also for storing time series data in a more succinct and readable format in cases where we do not need to keep the full time series.
  • Providing a common set of metrics to describe, and identify similarities across, data that may have been measured under many different conditions. By summarizing our data more broadly, we can make data comparable that otherwise may not seem easy to compare.

In Chapter 9 we will use feature generation to prepare data input for a number of machine learning algorithms that rely on input of time series features rather than raw time series data for classification and forecasting purposes.

数学代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|Generating and Selecting Features for a Time Series

时间序列分析代写

数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|GENERAL CONSIDERATIONS WHEN COMPUTING FEATURES

与分析的任何方面一样,当您为时间序列数据集计算时间序列特征时,您需要考虑您的分析是否有意义,以及您为生成特征所付出的努力是否更有可能导致过度拟合过多的功能,而不是导致有意义的见解。

最好的方法是在您进行时间序列探索和清理时开发一组可能有用的功能。当您可视化数据并思考同一数据集中的不同时间序列或同一时间序列中的不同时间段的区别时,您将了解哪些测量方法可用于标记或预测时间序列。您还可以从您对系统的任何背景知识,甚至是您希望通过后续分析进行测试的工作假设中获得有用的帮助。

接下来,我们将讨论在生成时间序列特征时应该牢记的几个不同的问题。

数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|A CATALOG OF PLACES TO FIND FEATURES FOR INSPIRATION

时间序列特征生成仅受您的数据、您的想象力、您的编码技能和您的领域知识的限制。只要您能想到一种合理通用且定义明确的方法来量化时间序列的行为,就可以生成特征。一些简单且经常使用的时间序列特征相当于您将在其他应用程序中使用的相同汇总统计函数,例如:

  • 均值和方差
  • 最大值和最小值
  • 最后一个值和第一个值之间的差异
    您还将直观地识别其他计算上更具挑战性但通常很有用的特征。一些例子包括:
  • 局部最大值和最小值的数量
  • 时间序列的平滑度
  • 时间序列的周期性和自相关
    在这种情况下,您将需要做出一些实现定义,因为有不同的方法来识别这些常用的特征。这将有助于保持您自己的特征生成代码库可用,但您可能还想查看时间序列数据的特征生成库,特别是当您对计算要求更高的特征感兴趣时。在这种情况下,您应该寻找一个出色的实现,以使代码既可靠又高效。
    现在我们将转向使用时间序列特征生成库,特别注意您可以通过自动特征生成受益的各种功能。

数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|CONCLUDING THOUGHTS

在本章中,我们讨论了特征选择的动机以及一个简单的示例,说明特征生成如何将即使是短时间序列转换为更压缩的数字集,这些数字集几乎与原始数字一样提供信息。我们还查看了两个 Python 模块的示例,这些模块旨在实现对时间序列数据的自动特征生成和选择,它们可以轻松生成时间序列的数千个特征。因为存在以这种方式生成的许多特征不会特别有用的危险,所以我们还研究了选择最有用的特征以进一步传递到我们的分析管道的方法,以便特征生成不会产生嘈杂或无信息的特征。
特征生成可用于多种用途:

  • 以有利于在机器学习算法中使用的格式生成有关时间序列的下游数据,其中大多数算法旨在接受每个数据点的特征集,而不是时间序列。
  • 以将时间观察压缩为几个数字和定性指标的简写的方式总结时间序列数据。这不仅可以用于分析,还可以在我们不需要保留完整时间序列的情况下以更简洁和可读的格式存储时间序列数据。
  • 提供一组通用指标来描述和识别可能在许多不同条件下测量的数据之间的相似性。通过更广泛地总结我们的数据,我们可以使数据具有可比性,否则这些数据似乎不容易比较。

在第 9 章中,我们将使用特征生成为许多机器学习算法准备数据输入,这些算法依赖于时间序列特征的输入而不是原始时间序列数据来进行分类和预测。

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电磁学代考

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光学代考

光学(Optics),是物理学的分支,主要是研究光的现象、性质与应用,包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波,其它形式的电磁辐射,例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。

大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是,通常这全套理论很难实际应用,必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。

相对论代考

上至高压线,下至发电机,只要用到电的地方就有相对论效应存在!相对论是关于时空和引力的理论,主要由爱因斯坦创立,相对论的提出给物理学带来了革命性的变化,被誉为现代物理性最伟大的基础理论。

流体力学代考

流体力学力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态,以及流体和固体壁面、流体流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。

随机过程代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如,某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数,就是依赖于时间t的一组随机变量,即随机过程

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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