想要在一个较长的时序序列中找到波动比较平稳的段，进行切割，有推荐的方法吗？
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- 2023-04-08 12:36回答 1 已采纳 mnist数据集太小了，所以gpu用不满，这是很正常的
- 2023-03-03 13:39回答 1 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ使用 py_vollib 模块可以计算欧式期权的隐含波动率。下面是一个使用 py_vollib 计算隐含波动率的示例代码： from py_vollib.black_sch
- 2015-04-29 02:43回答 2 已采纳 对曲线求导，导数就是变化率。找绝对值大的地方。
- 2022-08-03 10:52Smfy的博客 带你了解物联网数据如何存储，时序数据库底层存储原理揭秘。
- 2022-02-16 21:34回答 4 已采纳 （1）首先要考虑模型是否合理，也就是说能否以 t-1 t-2 ...t-64 个时刻的 y, a, b,c, d 预测 t t+1 ...t+15 个时刻的y即使 t 时刻 y 与a,b, c, d,
- 2023-02-24 11:04回答 2 已采纳 假设你的波动率数据是按照日期排列的，那么你可以按照以下步骤计算过去5个交易日波动率占过去250个交易日历史分位点的均值和标准差： 在Excel中，使用以下公式计算过去5个交易日的波动率，其中A2是当前
- 2021-12-15 15:07回答 1 已采纳 d = {'标普红利': [1, 0, 0, 1], '中证红利': [2, 0, 0, 2], '中证银行': [2, 0, 0, 2], '500低波动': [1, 0, 0, 1],
- 2022-09-07 08:57石臻臻的杂货铺的博客 那么发现异常的任务就转换为发现不常出现的情况，判断数据是否不常出现，就是看当前数据相较于之前一段时间内的数据是否不常出现。利用之前一段时间数据学出一个模型E，用它来判断当前数据是否异常。比如之前一段...
- 2022-08-19 20:05回答 1 已采纳 echarts 折线图波动过大问题_无殇者莜的博客-CSDN博客 产生原因echarts折线图中当增加dataZoom，修改start大于
- 2022-02-05 14:50回答 2 已采纳 少训练上一些轮或者提前终止，要不你就在训练集里加上一些错误的例子
- 2019-08-21 17:58回答 2 已采纳 结了吧，勉强还能看得过去，主要方法如下： ``` public void onCaptureChanged(byte[] data, boolean isDataVailed, boolean i
- 2024-01-31 14:26Python数据挖掘的博客 时间序列预测是各个领域中的关键任务，包括金融、销售和能源需求等。准确的预测使企业能够做出明智的决策，优化资源，并...本文探讨了 XGBoost 在时间序列预测中的强大功能、其优势以及如何有效利用它进行准确预测。
- 2023-04-19 17:32回答 8 已采纳 引用chatGPT作答，根据您提供的代码，我看到您在使用Leslie矩阵进行人口预测，其中包括出生率、死亡率和迁移率等因素。您提到在使用实际数据时，短短几十年内人口就全死光了，但是使用大熊猫数据时却得
- 2022-12-07 09:31嘉为蓝鲸的博客 究竟什么是时序数据，时序数据在智能运维（AIOps）领域又能为人们带来哪些价值呢？本文将会围绕这两点进行阐述，并拓展介绍一些具体应用时序数据的算法。
- 2022-06-12 16:02前程算法屋的博客 时间序列分析 | Python时序数据滑动窗口和时间穿越问题分析
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