时间序列预测是机器学习中的一个重要领域，它涉及对时间序列数据的分析和预测。以下是一些关于时间序列预测的基础教程。

基础概念

  • 时间序列数据：指的是按照时间顺序排列的数据点。
  • 预测目标：预测未来的数据点或趋势。

工具和库

  • Python：Python 是进行时间序列预测的常用编程语言。
  • NumPy：用于数值计算。
  • Pandas：用于数据处理。
  • Scikit-learn：用于机器学习。

教程列表

  1. 时间序列基础
  2. 时间序列分解
  3. ARIMA 模型

实例分析

以下是一个时间序列预测的实例：

  • 数据集：某城市过去一年的气温数据。
  • 目标：预测未来一周的气温。

相关资源

时间序列预测示例