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eafd1a6a
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12月 15, 2021
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eafd1a6a
+
[
Machine Learning Mastery 深度学习时间序列教程
](
README.md
)
+
[
如何开发人类活动识别的一维卷积神经网络模型
](
cnn-models-for-human-activity-recognition-time-series-classification.md
)
+
[
人类活动识别的深度学习模型
](
deep-learning-models-for-human-activity-recognition.md
)
+
[
如何评估人类活动识别的机器学习算法
](
evaluate-machine-learning-algorithms-for-human-activity-recognition.md
)
+
[
时间序列预测的多层感知器网络
探索性配置
](
exploratory-configuration-multilayer-perceptron-network-time-series-forecasting.md
)
+
[
比较
经典和机器学习方法进行时间序列预测
的结果
](
findings-comparing-classical-and-machine-learning-methods-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
用于
人类活动识别的一维卷积神经网络模型
](
cnn-models-for-human-activity-recognition-time-series-classification.md
)
+
[
用于
人类活动识别的深度学习模型
](
deep-learning-models-for-human-activity-recognition.md
)
+
[
如何评估
用于
人类活动识别的机器学习算法
](
evaluate-machine-learning-algorithms-for-human-activity-recognition.md
)
+
[
用于时间序列预测的多层感知器网络的
探索性配置
](
exploratory-configuration-multilayer-perceptron-network-time-series-forecasting.md
)
+
[
比较
时间序列预测的的经典和机器学习方法
的结果
](
findings-comparing-classical-and-machine-learning-methods-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何通过深度学习快速获得时间序列预测的结果
](
get-good-results-fast-deep-learning-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何利用 Python 处理序列预测问题中的缺失时间步长
](
handle-missing-timesteps-sequence-prediction-problems-python.md
)
+
[
如何建立预测大气
污染日
的概率预测模型
](
how-to-develop-a-probabilistic-forecasting-model-to-predict-air-pollution-days.md
)
+
[
如何建立预测大气
每日污染
的概率预测模型
](
how-to-develop-a-probabilistic-forecasting-model-to-predict-air-pollution-days.md
)
+
[
如何开发一种熟练的机器学习时间序列预测模型
](
how-to-develop-a-skilful-time-series-forecasting-model.md
)
+
[
如何构建
家庭用电
自回归预测模型
](
how-to-develop-an-autoregression-forecast-model-for-household-electricity-consumption.md
)
+
[
如何开发多步空气污染时间序列预测的自回归预测模型
](
how-to-develop-autoregressive-forecasting-models-for-multi-step-air-pollution-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何
制定
多站点多元空气污染时间序列预测的基线预测
](
how-to-develop-baseline-forecasts-for-multi-site-multivariate-air-pollution-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发时间序列预测的卷积神经网络模型
](
how-to-develop-convolutional-neural-network-models-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
卷积神经网络用于多步时间序列预测
](
how-to-develop-convolutional-neural-networks-for-multi-step-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发单变量时间序列预测的深度学习模型
](
how-to-develop-deep-learning-models-for-univariate-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
LSTM 模型用于家庭用电的多步时间序列预测
](
how-to-develop-lstm-models-for-multi-step-time-series-forecasting-of-household-power-consumption.md
)
+
[
如何开发
LSTM 模型进行时间序列预测
](
how-to-develop-lstm-models-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发多元多步空气污染时间序列预测的机器学习模型
](
how-to-develop-machine-learning-models-for-multivariate-multi-step-air-pollution-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
多层感知器模型进行时间序列预测
](
how-to-develop-multilayer-perceptron-models-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何
开发人类活动识别时间序列分类的
RNN 模型
](
how-to-develop-rnn-models-for-human-activity-recognition-time-series-classification.md
)
+
[
如何开始
深度学习的时间序列预测
(7 天迷你课程)
](
how-to-get-started-with-deep-learning-for-time-series-forecasting-7-day-mini-course.md
)
+
[
如何
网格搜索深度学习模型进行时间序列预测
](
how-to-grid-search-deep-learning-models-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何
对单变量时间序列预测的
网格搜索朴素方法
](
how-to-grid-search-naive-methods-for-univariate-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何在 Python 中
搜索 SARIMA 模型超参数用于时间序列预测
](
how-to-grid-search-sarima-model-hyperparameters-for-time-series-forecasting-in-python.md
)
+
[
如何在 Python 中
进行时间序列预测的
网格搜索三次指数平滑
](
how-to-grid-search-triple-exponential-smoothing-for-time-series-forecasting-in-python.md
)
+
[
如何构建
用于家庭用电的
自回归预测模型
](
how-to-develop-an-autoregression-forecast-model-for-household-electricity-consumption.md
)
+
[
如何开发
用于
多步空气污染时间序列预测的自回归预测模型
](
how-to-develop-autoregressive-forecasting-models-for-multi-step-air-pollution-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何
开发用于
多站点多元空气污染时间序列预测的基线预测
](
how-to-develop-baseline-forecasts-for-multi-site-multivariate-air-pollution-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
用于
时间序列预测的卷积神经网络模型
](
how-to-develop-convolutional-neural-network-models-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
用于多步时间序列预测的卷积神经网络
](
how-to-develop-convolutional-neural-networks-for-multi-step-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
用于
单变量时间序列预测的深度学习模型
](
how-to-develop-deep-learning-models-for-univariate-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
用于家庭用电的多步时间序列预测的 LSTM 模型
](
how-to-develop-lstm-models-for-multi-step-time-series-forecasting-of-household-power-consumption.md
)
+
[
如何开发
用于时间序列预测的 LSTM 模型
](
how-to-develop-lstm-models-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
用于
多元多步空气污染时间序列预测的机器学习模型
](
how-to-develop-machine-learning-models-for-multivariate-multi-step-air-pollution-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何开发
用于时间序列预测的多层感知器模型
](
how-to-develop-multilayer-perceptron-models-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何
为人类活动识别时间序列分类开发
RNN 模型
](
how-to-develop-rnn-models-for-human-activity-recognition-time-series-classification.md
)
+
[
如何开始
用于时间序列预测的深度学习
(7 天迷你课程)
](
how-to-get-started-with-deep-learning-for-time-series-forecasting-7-day-mini-course.md
)
+
[
如何
为时间序列预测网格搜索深度学习模型
](
how-to-grid-search-deep-learning-models-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何
为单变量时间序列预测
网格搜索朴素方法
](
how-to-grid-search-naive-methods-for-univariate-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何在 Python 中
为时间序列预测搜索 SARIMA 模型超参数
](
how-to-grid-search-sarima-model-hyperparameters-for-time-series-forecasting-in-python.md
)
+
[
如何在 Python 中
为时间序列预测
网格搜索三次指数平滑
](
how-to-grid-search-triple-exponential-smoothing-for-time-series-forecasting-in-python.md
)
+
[
一个标准的人类活动识别问题的温和介绍
](
how-to-load-and-explore-a-standard-human-activity-recognition-problem.md
)
+
[
如何加载和探索家庭用电数据
](
how-to-load-and-explore-household-electricity-usage-data.md
)
+
[
如何加载,可视化和探索复杂的多变量多步时间序列预测数据集
](
how-to-load-visualize-and-explore-a-complex-multivariate-multistep-time-series-forecasting-dataset.md
)
+
[
如何从智能手机数据
模拟
人类活动
](
how-to-model-human-activity-from-smartphone-data.md
)
+
[
如何从智能手机数据
建模
人类活动
](
how-to-model-human-activity-from-smartphone-data.md
)
+
[
如何根据环境因素预测房间占用率
](
how-to-predict-room-occupancy-based-on-environmental-factors.md
)
+
[
如何使用脑波预测人眼是
开放还是闭合
](
how-to-predict-whether-eyes-are-open-or-closed-using-brain-waves.md
)
+
[
如何使用脑波预测人眼是
打开还是关闭
](
how-to-predict-whether-eyes-are-open-or-closed-using-brain-waves.md
)
+
[
如何在 Python 中扩展长短期记忆网络的数据
](
how-to-scale-data-for-long-short-term-memory-networks-in-python.md
)
+
[
如何
使用 TimeseriesGenerator 进行 Keras 中的
时间序列预测
](
how-to-use-the-timeseriesgenerator-for-time-series-forecasting-in-keras.md
)
+
[
如何
将 Keras `TimeseriesGenerator`用于
时间序列预测
](
how-to-use-the-timeseriesgenerator-for-time-series-forecasting-in-keras.md
)
+
[
基于机器学习算法的室内运动时间序列分类
](
indoor-movement-time-series-classification-with-machine-learning-algorithms.md
)
+
[
用于时间序列预测的状态 LSTM 在线学习的不稳定性
](
instability-online-learning-stateful-lstm-time-series-forecasting.md
)
+
[
用于时间序列预测的
有
状态 LSTM 在线学习的不稳定性
](
instability-online-learning-stateful-lstm-time-series-forecasting.md
)
+
[
用于罕见事件时间序列预测的 LSTM 模型架构
](
lstm-model-architecture-for-rare-event-time-series-forecasting.md
)
+
[
用于时间序列预测的 4 种通用机器学习数据变换
](
machine-learning-data-transforms-for-time-series-forecasting.md
)
+
[
Python 中长短期记忆网络的多步时间序列预测
](
multi-step-time-series-forecasting-long-short-term-memory-networks-python.md
)
+
[
家庭用电机器学习的多步时间序列预测
](
multi-step-time-series-forecasting-with-machine-learning-models-for-household-electricity-consumption.md
)
+
[
Keras 中 LSTM 的多变量时间序列预测
](
multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras.md
)
+
[
Python 中
使用
长短期记忆网络的多步时间序列预测
](
multi-step-time-series-forecasting-long-short-term-memory-networks-python.md
)
+
[
用于
家庭用电机器学习的多步时间序列预测
](
multi-step-time-series-forecasting-with-machine-learning-models-for-household-electricity-consumption.md
)
+
[
Keras 中
使用
LSTM 的多变量时间序列预测
](
multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras.md
)
+
[
如何开发和评估朴素的家庭用电量预测方法
](
naive-methods-for-forecasting-household-electricity-consumption.md
)
+
[
如何为长短期记忆网络准备单变量时间序列数据
](
prepare-univariate-time-series-data-long-short-term-memory-networks.md
)
+
[
循环神经网络在时间序列预测中的应用
](
promise-recurrent-neural-networks-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何在 Python 中使用差分变换删除趋势和季节性
](
remove-trends-seasonality-difference-transform-python.md
)
+
[
如何在
LSTM 中种子状态用于 Python 中的时间序列预测
](
seed-state-lstms-time-series-forecasting-python.md
)
+
[
使用 Python
进行
时间序列预测的有状态和无状态 LSTM
](
stateful-stateless-lstm-time-series-forecasting-python.md
)
+
[
如何在
Python 和 LSTM 中为时间序列预测播种状态
](
seed-state-lstms-time-series-forecasting-python.md
)
+
[
使用 Python
用于
时间序列预测的有状态和无状态 LSTM
](
stateful-stateless-lstm-time-series-forecasting-python.md
)
+
[
长短期记忆网络在时间序列预测中的适用性
](
suitability-long-short-term-memory-networks-time-series-forecasting.md
)
+
[
时间序列预测问题的分类
](
taxonomy-of-time-series-forecasting-problems.md
)
+
[
Python 中长短期记忆网络的时间序列预测
](
time-series-forecasting-long-short-term-memory-network-python.md
)
+
[
基于
Keras 的 Python 中
LSTM 循环神经网络的时间序列预测
](
time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras.md
)
+
[
Keras 中深度学习的时间序列预测
](
time-series-prediction-with-deep-learning-in-python-with-keras.md
)
+
[
如何用 Keras
调整 LSTM 超参数进行时间序列预测
](
tune-lstm-hyperparameters-keras-time-series-forecasting.md
)
+
[
时间序列预测问题的分类
系统
](
taxonomy-of-time-series-forecasting-problems.md
)
+
[
Python 中
使用
长短期记忆网络的时间序列预测
](
time-series-forecasting-long-short-term-memory-network-python.md
)
+
[
基于
Python 和 Keras 的使用
LSTM 循环神经网络的时间序列预测
](
time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras.md
)
+
[
Keras 中
使用
深度学习的时间序列预测
](
time-series-prediction-with-deep-learning-in-python-with-keras.md
)
+
[
如何用 Keras
为时间序列预测调整 LSTM 超参数
](
tune-lstm-hyperparameters-keras-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何在时间序列预测训练期间更新 LSTM 网络
](
update-lstm-networks-training-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何使用 LSTM 网络的 Dropout 进行时间序列预测
](
use-dropout-lstm-networks-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何使用 LSTM 网络中的特征进行时间序列预测
](
use-features-lstm-networks-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何在 LSTM 网络中使用时间序列进行时间序列预测
](
use-timesteps-lstm-networks-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何利用 LSTM 网络进行权重正则化进行时间序列预测
](
use-weight-regularization-lstm-networks-time-series-forecasting.md
)
\ No newline at end of file
+
[
如何为时间序列预测使用 LSTM 网络的丢弃法
](
use-dropout-lstm-networks-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何为时间序列预测使用 LSTM 网络中的特征
](
use-features-lstm-networks-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何将 LSTM 网络用于时间序列预测
](
use-timesteps-lstm-networks-time-series-forecasting.md
)
+
[
如何为时间序列预测使用 LSTM 网络的权重正则化
](
use-weight-regularization-lstm-networks-time-series-forecasting.md
)
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