时间序列分析是机器学习中的一个重要分支，主要用于处理和分析随时间变化的序列数据。以下是一些关于时间序列分析的基本概念和常用方法。
基本概念
- 时间序列：指按照时间顺序排列的数据点序列。
- 趋势：指时间序列的长期变化趋势。
- 季节性：指时间序列的周期性变化。
- 噪声：指时间序列中的随机波动。
常用方法
- 自回归模型（AR）：利用历史数据预测未来值。
- 移动平均模型（MA）：利用过去一段时间的数据预测未来值。
- 自回归移动平均模型（ARMA）：结合自回归和移动平均模型。
- 自回归积分滑动平均模型（ARIMA）：在ARMA模型的基础上，考虑时间序列的差分。
实践案例
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相关资源
时间序列分析图解