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在浏览器中进行深度学习:TensorFlow.js (十一)时间序列预测

时间序列是对某一个或者一组变量 x(t) 进行观察测量,将在一系列时刻 t1,t2,⋯,tn 所得到的离散数字组成的序列集合。 时间序列预测的机器学习的一种常见应用,例如预测股票和金融产品价格走势, 温度,天气的走势等等 传统的统计学时间序列预测的一些方法包括: AR (自回归模型 Auto Regression) MA (移动平均 Moving Average ) ACF/PACF (自相关和偏自相关) ARIMA (AR和MA模型的结合) 卡尔曼滤波 但是这些传统的基于统计的方法用起来并不方便,你可能需要利用ACF/PACF找到一些时序数据的规律然后设置超参数来进行时序数据的分析。 facebook开源的prophet是另一个选择,利用prophet来进行时许数据的分析比较简单,但是本质上,prophet是基于另一盒开源工具pystan,仍然是基于统计来进行时序数据的分析。 利用深度神经网络,例如LSTM,我们也可以很方便的进行时序数据的分析,那么我们就看看如可利用TensorflowJS来进行时序数据的分析吧。 数据导入 我们要分析的数据集是一组模拟的航空旅客的数据信息,如下图...

使用 Rancher 管理 AWS EKS 集群

James Sun AWS解决方案架构师。James 拥有超过 15 年的信息技术行业从业经验。加入 AWS 前,他曾在 MapR、惠普、NetApp、雅虎和 EMC 等公司担任多个高级技术职位。他拥有斯坦福大学博士学位。 本文原发于亚马逊AWS官方博客。 Rancher 是一个流行的开源企业级Kubernetes管理平台,许多组织使用它来管理混合部署的Kubernetes 集群。Rancher 支持 Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS) ,借助此功能,Rancher用户可以直接通过Rancher平台来对AWS EKS进行直接纳管。 Amazon EKS 与 Rancher 结合后,使用方便,可兼具您在 Rancher 中养成的使用习惯与期望从 AWS 获得的功能、可靠性和性能。Amazon 的托管 Kubernetes 解决方案 EKS,可以让您 在云中快速创建可扩展的 Kubernetes 实例,而Rancher拥有简洁易用的UI和针对Kubernetes的更多拓展功能,强强组合将带来企业Kuber...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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