Chapter 14에서는 * Time Series의 seasonality 정의 및 machine learning method을 통한 예측에 제공되는 방법 * difference method를 사용하여 season별로 조정된 일일 온도 데이터의 time series 만드는 방법 * seasonal component를 직접 modeling하고 관측치에서 빼는 방법 Seasonality in Time Series * Time Series에는 seasonal variation이 포함될 수 있다. * seasonal variation or seasonality는 시간이 지남에 따라 반복되는 주기이다. Benefits to Machine Learning * Time Series의 seasonal component를..

Chapter 13에서는 * Time Series에 존재할 수 있는 trend의 중요성과 유형 및 식별 방법 * simple differencing method를 사용하여 trend를 제거하는 방법 * 선형 trend를 modeling하고 판매 Time Series dataset에서 제거하는 방법 Trends in Time Series * trend는 일반적으로 주기적이지 않은 시계열의 체계적인 변화를 말한다. * trend를 파악하고 이해하면 모델 성능 향상에 도움이 된다. * 1. Faster Modeling : 모델 선택 및 평가를 보다 효율적으로 만들 수 있다. * 2. Simpler Problem : 모델링을 단순화하고 모델 성능을 향상시키기 위해 trend를 수정하거나 제거할 수 있다. * 3..

Chapter 12에서는 * Time Series decomposition method of analysis(시계열 분해 분석 방법) 및 forecasting에 도움이 될만한 방법 * Python에서 Time Series data를 자동으로 decompose(분해)하는 방법 * addtive and multiplicative time series problem을 decompose하고 결과를 plotting하는 방법에 대해 배운다. Time Series Components * forecasting method를 선택하는 데 Time Series가 Systematic(체계적), Non-Systematic(비체계적)인 구성 요소로 나누는 것은 유용하다. * Systematic : 일관성 또는 반복이 있고 설명..

우선, BLE란, Bluetooth low energy의 줄임말이다.앞서, iot 선풍기 제어를 만들 때, 최종 목표는 bluetooth로 스마트폰에서 on,off 제어를 하는 것이었다.기본적인 작동방식은 bluetooth module(가장 왼쪽)과 arduino가 tx rx를 통해 신호를 주고 받을 것이다.스마트폰과 bluetooth module이 bluetooth로 통신을 하고, 스마트폰에서 on or off의 command를 주면,bluetooth module에서 command에 따른 신호를 arduino로 tx,arduino에서 신호를 rx해서, relay module이 control해주는 구성이 된다. bluetooth module과 arduino는 serial로 통신하고,bluetooth mo..

* Chapter 11에서는 * Random Walk가 무엇이며 Python에서 만드는 방법 * Random Walk의 속성을 분석하고 time series가 random walk인지 아닌 지 아는 방법 * Random Walk를 예측하는 방법 Random Series * python에서 기본적으로 randrange()함수를 제공한다. * randrange(n) 함수는 기본적으로 0에서 n사이의 임의의 정수를 생성하는 함수이다. * plot을 통해 보면 이는 time series와 거리가 멀게 느껴지며 random walk는 아니고 단순한 난수들이다. # create and plot a random series from random import seed from random import randrange..

* Chapter 10에서는 * white noise time series의 정의와 그것의 중요한 이유 * time series가 white noise인지 확인하는 방법 * python에서 white noise를 식별하기위한 통계 및 진단 plot에 대해 배운다. What is a White Noise? * Time series는 변수가 독립적이고 평균이 0으로 동일하게 분포된 경우 white noise이다. * 모든 변수는 동일한 분산을 가지며 각 값은 다른 모든 값과 0의 상관관계를 가지면 white noise * 변수가 가우스 분포에서 추출된 경우는 gaussian white noise라고 한다. Why Does it Matter? * 1. 예측 가능성 : time series가 white nois..

Chapter 9에서는 * Moving Average Smoothing의 원리와 data에 대한 기대치 * data 작성 및 feature enginerring을 위한 Moving Average Smoothing 사용방법 * Moving Average Smoothing을 이용하여 예측하는 방법에 대해 배운다. Monving Average Smoothing * Moving Average을 계산하려면 값이 원래 시계열의 원시 관측 값 평균으로 구성된 새 시리즈를 생성해야합니다. * Moving Average을 사용하려면 창 너비라는 창 크기를 지정해야합니다. * Moving Average의 목표는 노이즈를 제거하고 근본적인 인과 과정의 신호를 더 잘 노출 시키는 것이다. * 이 기법을 적절하게 적용하면 근본..

Chapter 8에서는 * 제곱근 변환의 사용 시기 및 탐색 방법을 식별하는 방법 * 로그 변환의 사용 시기 및 탐색 방법 및 원시 데이터에 대한 기대 사항 * Box-Cox 변환을 사용하여 제곱근, 로그 작업을 수행하고 dataset에 가장 적합한 변환을 자동으로 찾는 방법 * 에 대해 배운다. Airline Passengers Dataset * Airline Passengers dataset은 시간 경과에 따른 총 항공사 승객 수에 대한 Time Series이다. # load and plot a time series from pandas import read_csv from matplotlib import pyplot series = read_csv('airline-passengers.csv', he..