有没有大牛总结一下forecast的方法啊?# JobHunting - 待字闺中g*k2014-07-10 07:071 楼我在准备下周面试,主要是做forecasting的,之前学过一些方法,不过不系统。网上搜了些,不过也不是特别明白。主要idea就是利用history data做分析,对吧?有没有别的方法呢?谢啦
k*r2014-07-10 07:072 楼这不是废话么,不用history data难道看星象?【在 g********k 的大作中提到】: 我在准备下周面试,主要是做forecasting的,之前学过一些方法,不过不系统。: 网上搜了些,不过也不是特别明白。主要idea就是利用history data做分析,对吧?有: 没有别的方法呢?谢啦
g*k2014-07-10 07:073 楼据说所知,有些是要靠expert experience的。大部分从history data来,不过怎么系统的来做呢? time series,regression,我只是知道一些。【在 k****r 的大作中提到】: 这不是废话么,: 不用history data难道看星象?
g*k2014-07-10 07:075 楼不一样吗,我感觉forecast和prediction是一个东东。。。【在 c*******r 的大作中提到】: 你说什么forecasting啊?Prediction?
c*r2014-07-10 07:076 楼如果是prediction,那么我个人理解它只是数据挖掘的一个分支。 有很多已存在的挖掘算法可以用来做prediction. 数据挖掘和机器学习以及统计等多个学科关系紧密。看数据类型以及具体问题的context,通常有supervised learning(SL), unsupervisedlearning (USL). SL 是基于有些已经分好类的数据建立一个模型,然后对未知数据进行分类,也就是prediction, 有很多算法了,比如naive bayes, logisticregression(名字是regression, 但是是supervised分类)Bayesian networks,random forests (stochastic gradient descent random forest), knn, decisiontree, ....(太多了);USL的训练数据没有提前分好类,需要通过一些模型来把数据分到不同的group中。很多算法比如k-means clustering之类的。还有很多高深算法比如什么Conditional Random Fields, HMM之类的。 什么deeplearning之类的。我也只知道皮毛。 反正就是一条:从历史数据里学习一个合适的模型,这个模型可能有一些参数,然后对未知数据进行预测。 有些问题可能需要domain knowledge才能给初始数据分类。如果不是去面试data scientist或者ML specialist,我想一般不太会问到这些吧【在 g********k 的大作中提到】: 不一样吗,我感觉forecast和prediction是一个东东。。。
h*s2014-07-10 07:077 楼k-means clustering 不是用来做分类的吗?能做PREDICTION?数学原理不象啊。可能我理解不对。你这列的好多是CLASSIFICATION 啊。CS 这块做分类是很强,做预测还是统计的好。我知道的几个公司就是用TIME SERIES 和 REGRESSION.unsupervised
g*k2014-07-10 07:078 楼对,我的问题也是想请教forecast的系统方法,分类(classification)用的不多。我好好复习下time series和regression。【在 h******s 的大作中提到】: k-means clustering 不是用来做分类的吗?能做PREDICTION?数学原理不象啊。可能: 我理解不对。你这列的好多是CLASSIFICATION 啊。CS 这块做分类是很强,做预测还是: 统计的好。: 我知道的几个公司就是用TIME SERIES 和 REGRESSION.: unsupervised
h*e2014-07-10 07:0714 楼。。。建模然后预测,有非linear 的 choatic 模型,还有linear 模型之类的。话说文艺复兴基金hire一帮lingustic 还有物理学家数学家什么的 就是因为lingustic经常通过前言预测后语。