ideas for time series forecasting data and examples
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, tensorflow
- Ambito
- data, machine-learning
Direzione di ricerca
L'issue non indica alcun file del repository né alcun test. Esamina prima il tutorial di TensorFlow sulle serie temporali collegato e le fonti di dati meteorologici HadISD, MIDAS UK e Austin; il lavoro sarebbe considerato completato quando sarà stato deciso un insieme di dati ed esempi di previsione adatto a questo tutorial.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series
https://www.kaggle.com/datasets/grubenm/austin-weather
HadISD
- info https://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisd/
- data on CEDA archive https://catalogue.ceda.ac.uk/uuid/5fb94c8e37f64c95b671278b0e55cdd4
MIDAS UK station data
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 4
- Fork
- 2
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Non abbiamo ancora controllato i file di configurazione di questo progetto. Parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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create a similarity matrix for the clustering notebookForse di nuovo libera @stevehadd l’ha presa 1382 giorni fa e non c’è nessuna pull request aperta. Aperta
MetOffice/ml_weather_tutorial#28 · 1 assegnatario ·
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