文件名称：timeseries:用于时间序列和序列数据的深度学习存储库
文件大小：33.66MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-06 09:04:48
JupyterNotebook
带有时间序列和序列数据的机器学习-AMLD 2018 此存储库包含适用于 2018的“使用Apache MXNet和Gluon在AWS上对时间序列和序列数据进行建模”研讨会的材料。在此研讨会中，我们将学习如何对通用序列数据和时间序列数据进行建模以进行序列预测，预测未来的时间序列，异常检测仅举几例。 我们将使用Apache MXNet一个可扩展的深度学习框架来训练我们的神经网络。 经过培训后，我们将探索AWS上的各种可扩展部署选项，以进行实时和批量推断。 滑动 请参阅幻灯片以获取 议程 先决条件 设置一个 选项1：在上运行 选项2：在上设置笔记本服务器 Apache MXNet备忘单和Gluon MXNet备忘单 胶子教程
【文件预览】：
timeseries-master
----univariate_gluon_timeseries_regression_visualization.ipynb(89KB)
----README.md(2KB)
----intro_mxnet_gluon()
--------churn.txt(428KB)
--------o_churn_table.png(41KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------mxnet_gluon_primer_with_churn_prediction.ipynb(510KB)
----sagemaker-timeseries()
--------.ipynb_checkpoints()
--------har_timeseries_sagemaker_gluon.ipynb(11KB)
--------generic_ts.py(14KB)
--------deepar_synthetic.ipynb(23KB)
----seq2seq()
--------seq2seq-basic-math-tutorial.ipynb(27KB)
--------cmudict-0.7b.symbols(281B)
--------cmudict-0.7b(3.54MB)
--------seq2seq-advanced-tutorial.ipynb(23KB)
--------cmudict-0.7b.phones(382B)
----LICENSE(11KB)
----multivariate_timeseries_forecasting.ipynb(120KB)
----smartphone_human_activity_classification_gluon.ipynb(64KB)
----univariate_timeseries_forecasting_lstm.ipynb(85KB)
----data()
--------har_data()
--------p2-east-1b.csv(455KB)
--------PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv(1.92MB)
--------shampoo-sales.csv(433B)
--------AirPassengers.csv(2KB)
----intro_to_timeseries.ipynb(286KB)