Лекция 9. Временные ряды. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению

На 9-ой лекции обсудим различные методы работы с временными рядами: какие этапы подготовки данных необходимы для моделей, как получать краткосрочные и долгосрочные прогнозы. Пройдемся по различным типам моделей, начиная от простых скользящих средних и заканчивая градиентным бустингом. Также посмотрим на способы поиска аномалий во временных рядах и поговорим о достоинствах и недостатках этих способов.

При организационной поддержке Mail.Ru Group.

[arturzahreba]

Спасибо за новую версию!
Как избавлялись от шумов, если не секрет?

[victorbrylew]

Ну так а для пророка какой RMSE в результате получился? Для arima около 1285.

[festline]

Новый запуск курса – 5 февраля 2018 г. Возможно, он последний на русском языке, параллельно будем публиковать статьи курса с домашками на английском на Medium.

[spaceeater]

Тут ошибка в формуле среднего экспоненциального? В прогнозе на момент t вы используете фактическое значение на момент t, а надо использовать на t-1

[mygt]

Даже автосубтитры не справились со звуком, думал ими выкрутиться, не вышло

[vitaliy]

Как можно на курсе не прикрепить датасет по которому все рассказывают ? Честно говоря, даже для бесплатного материала это ужасная лекция, невыносимое качество звука, даже после фикса, в наушниках не разберешь о чем говорит лектор, так же инфа вообще не систематизирована, что делает лектор вообще не понятно, дали кучу готовых функций под реализацию задачи в датасете который отсутствует самой лекции . Вообщем это худшая лекция из курса . А тема одна из важнейших (

[AliBaba__]

Аномалии ? У меня другие понятия, поэтому лекцию вашу слушать не буду.