动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
摘要：时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸增长和对预测精度的要求愈发苛刻，导致经典的参数模型以及传统机器学习算法难以满足预测任务的高效率和高精度需求。近年来，以卷积神经网络、循环神经网络和 Transformer 模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。为进一步促进时间序列预测技术的发展，综述了时间序列数据的常见特性、数据集和模型的评价指标，并以时间和算法架构为研究主线，实验对比分析了各预测算法的特点、优势和局限；着重介绍对比了多个基于 Transformer 模型的时间序列预测方法；最后结合深度学习应用于时间序列预测任务存在的问题与挑战对未来该方向的研究趋势进行了展望。（文末附论文下载地址）
时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题，在很多真实工业场景中非常有用，如潜在客户的发掘，异常检测，用户画像构建等。不同于一般样本聚类方式，时间序列因为其独特的时变特性，很多研究者都在探寻如何对其轨迹进行聚类。
摘要：本文介绍了京东成都研究院在实际项目中使用时间序列聚类算法时产生的疑惑和解决思路。京东选用了DTW作为时间序列的计算的方法，但在实际运行过程中，发现DTW的运算速度确实比较慢，目前正在实验提升它效率的方法。 时间序列和时间序列分析分别是什么？引用百度百科的解释：时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。而时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统
时间序列预测是一个发展历史悠久的技术领域，传统的统计学算法（e.g. ARIMA, ETS, GARCH)以及近年来的机器学习（e.g. 广义线性模型，xgboost)、深度学习算法(e.g. LSTM，CNN，Transformer) 都可以用于时间序列预测，不同方法各有长处和短处。 传统的统计学习方法需要结合时序领域特有的统计学分析（e.g. 自相关系数ACF、偏相关系数PACF、平稳性检验等），将数据通过差分的方式转换成平稳序列后，再通过线性回归的方式建模。传统统计学算法的长处在于结合了大量的专家对于
大多数现代开源AutoML框架并没有广泛地涵盖时间序列预测任务。本文中我们将深入地研究AutoML框架之一FEDOT，它可以自动化时间序列预测的机器学习管道设计。因此，我们将通过时间序列预测的现实世界任务详细解释FEDOT的核心正在发生什么。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
时间序列预测问题可以作为一个有监督学习问题来解决。
时间序列预测是一个发展历史悠久的技术领域，近些年随着机器学习算法和深度学习算法的应用，时间序列预测方法在越来越多的传统领域焕发光彩。
去年我们整理了一些用于处理时间序列数据的Python库，现在已经是2022年了，我们看看又有什么新的推荐
对时间序列的分析涉及生产生活中的方方面面，像监控告警、股票分析、营销预测等等，很多场景中，我们都有及时掌握海量时序数据中特征，快速决策的需求。传统的统计分析方法能展示时序上宏观的数理信息，然而其趋势的变化（或者说是曲线的走势）才更能说明一些问题，挖掘更多重要直观的价值出来。
时间序列异常检测是学术界和工业界一直研究的热点和难点问题。比如腾讯内部开源的Metis项目，其实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决，得到最终检测结果。检测模型是经大量样本训练生成，可根据样本持续训练更新。Metis实现的时间序列异常检测学件在织云企业版本中已覆盖 20w+ 服务器，承载了 240w+ 业务指标的异常检测。经过了海量监控数据打磨，该学件在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。
变点检测是指在时间序列中发生了重大结构性断裂或者转变的点，这些变化可能是由于数据生成、技术或消费者行为等外部因素造成的。检测这些变点非常重要，因为它有助于我们理解和量化变化。我们需要及时准确地检测这些变化并立即发出警报。
时间序列预测是一个发展历史悠久的技术领域，传统的统计学算法（e.g. ARIMA、ETS、GARC）以及近年来的机器学习（e.g. 广义线性模型、xgboost)、深度学习算法（e.g. LSTM、CNN、Transformer） 都可以用于时间序列预测，不同方法各有长处和短处。
Optiver是全球顶尖的量化交易公司。10个月前，Optiver在Kaggle上面办的一场预测股票市场波动率的比赛。 这场比赛吸引了超过3800支队伍参加，其中相当一部分选手梦想着训出一个模型、指导购买股票、一夜暴富，迎娶白富美走上人生巅峰。 然后当然是没有然后的。 这场比赛的落地场景——金融量化正是时间序列预测应用最广泛的领域之一。并且随着机器学习和深度学习算法地更广泛应用，时间序列预测的落地场景越来越多，比如供应链、零售、交通等等等等。 广义线性模型，xgboost等机器学习方法，LSTM，CN
在时间序列异常检测场景中，“节假日效应”是一个让很多人头疼的问题。所谓节假日效应，就是指在节假日期间，甚至前后一俩天，它的时间序列的走势和平常的时间序列走势有着很明显的区别。 尽管曲线有着明显区别的走势，但是业务往往是正常的。
时间序列预测是一个发展历史悠久的技术领域，传统的统计学算法（e.g. ARIMA, ETS, GARCH)以及近年来的机器学习（e.g. 广义线性模型，xgboost)、深度学习算法(e.g. LSTM，CNN，Transformer) 都可以用于时间序列预测，不同方法各有长处和短处。
这是8个月前，全球顶尖的量化交易公司Optiver在Kaggle上面办的一场比赛——预测股票市场波动率、时间序列预测任务。 这场比赛吸引了超过3800支队伍参加，其中相当一部分选手梦想着训出一个模型、指导购买股票（OR彩票）、一夜暴富，迎娶白富美走上人生巅峰。 然后当然是没有然后的。 抛开部分参赛选手难以实现的梦不谈，这场比赛的火爆代表着一个现象——时间序列预测这一传统技术，由于机器学习和深度学习方法的应用，正焕发新的生命力。 广义线性模型，xgboost等机器学习方法，LSTM，CNN，Transf
Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA)，差分整合移动平均自回归模型。ARIMA(p,d,q)主要包含三项：
时间序列异常检测是一项重要的任务，其目标是从时间序列的正常样本分布中识别异常样本。这一任务的最基本挑战在于学习一个能有效识别异常的表示映射。
在机器学习中，目前主流的方法是利用LSTM等递归神经网络来对未来数据进行预测，这次介绍的DeepAR模型也不例外，不过不同的是，DeepAR模型并不是直接简单地输出一个确定的预测值，而是输出预测值的一个概率分布，这样做的好处有两点：
时间序列在生活中非常常见，它是按照时间排序、随时间变化的数据序列，时间序列对疾病感染增长、股票趋势预测等现实场景均非常常见，而arima算法模型是时间序列经典算法之一。
11月9日，云+社区技术沙龙“高效智能运维”圆满落幕。本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴，从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货，同时带来腾讯海量业务自研上云实践，推动传统运维向云运维转型。下面是张戎老师关于机器学习算法在时间序列的异常检测，故障的根因分析，时间序列预测方面的应用的内容分享。
动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）是一种用于比较两个时间序列相似性的算法。它被广泛应用于语音识别、手写识别、运动识别等领域。DTW算法能够有效地处理变速和变形等时间序列的不规则性，因此在许多实际问题中表现出较好的性能。
异常检测是监控实体（如制造系统和互联网服务）各种状态（即指标）的一项关键任务，这些实体的监控数据一般都是多维时间序列。在真实工业场景中，异常检测常常缺少足够的标签，如何对多维时间序列进行无监督的异常检测是一个非常重要的课题。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在一段时间内对观察结果的记录。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在
来源：Deephub Imba本文约2600字，建议阅读5分钟在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。 时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中，我们将主要讨论以下几点： 时间序列数据的定义及其重要性。 时间序列数据的预处理步骤。 构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。 首先，让我们先了解时间序列的定义： 时间序列是在
时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。
本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
今天给大家推荐一位我的好友：圆圆，国内Top互联网大厂的算法工程师，同时也是公众号【圆圆的算法笔记】的主理人。
今天，公众号要给大家介绍，区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的，我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
TODS是一个全栈的自动化机器学习系统，主要针对多变量时间序列数据的异常检测。该系统可以处理三种常见的时间序列异常检测场景：点的异常检测（异常是时间点）、模式的异常检测（异常是子序列）、系统的异常检测（异常是时间序列的集合）。TODS提供了一系列相应的算法。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/389388258
深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix ）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比，这些模型通常只需要经数据预处理、网络结构设计和超参数调整等，即可端到端输出时序预测结果。深度学习算法能够自动学习时间序列数据中的模式和趋势，神经网络涉及隐藏层数、神经元数、学习率和激活函数等重要参数，对于复杂的非线性模式，深度学习模型有很好的表达能力。在应用深度学习方法进行时序预测时，需要考虑数据的平稳性和周期性，选择合适的模型和参数，进行训练和测试，并进行模型的调优和验证。来源：轮回路上打碟的小年轻（侵删）
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
Python sktime库是一个专门用于时间序列数据处理和机器学习的库，它建立在scikit-learn库的基础上，提供了丰富的时间序列分析工具和算法，适用于各种时间序列数据的建模和预测任务。
Theta方法整合了两个基本概念:分解时间序列和利用基本预测技术来估计未来的价值。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.06222v2.pdf
CCAI大会前夕，CSDN专访了南加州大学计算机系终身教授、机器学习中心主任刘燕，她的主要研究项目是时间序列和时空序列数据的分析与学习，我们就机器学习在医疗中的应用以及一些机器学习中的分析方法进行了请教。 刘燕，南加州大学计算机系终身教授、机器学习中心主任。她在卡内基梅隆大学获得计算机硕士及博士学位。2006年-2010年在IBM研究院担任研究员。她的主要研究项目是时间序列和时空序列数据的分析与学习，曾经多次组织该课题的研讨会和邀请讲座。研究成果被广泛应用到交通预测、医疗、环境、智能生产和其他领域中
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序
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