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MIT发布基于GPT-3.5-turbo的时间序列异常检测方法及效果验证
MIT最新研究基于GPT-3.5-turbo的时间序列异常检测方法,通过LLM设计的异常检测pipeline,实现了12.5%的效果提升,与传统基于Transformer的方法相比表现出更好的效果。该研究探讨了时间序列转换成GPT-3.5-turbo可识别的输入以及设计prompt或者pipeline让LLM解决异常检测任务的关键方法。- 180
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时间序列数据分析模板及Python实现
本文总结了时间序列数据分析的模板,使用Python库对PJM小时能源消耗数据进行探索性数据分析,包括描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解和滞后分析。适合数据科学和机器学习领域的专业人士参考。- 697
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MATLAB-基于长短期记忆网络(LSTM)的SP500的股票价格预测
本文介绍了基于长短期记忆网络(LSTM)的SP500股票价格预测方法,以及相关的数据分析和可视化实战。文章探讨了股票预测的研究背景、现状和意义,以及LSTM在股票预测中的应用。- 411
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数据平滑方法分享:9种常见数据平滑方法
本文分享了9种常见的数据平滑方法,包括移动平均、指数平滑、低通滤波器、多项式拟合、贝塞尔曲线拟合、局部加权散点平滑、Kalman滤波、小波变换和Savitzky-Golay滤波。对每种方法进行了简要介绍,并给出了示例代码和图表。- 240
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