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我想学习时间序列数据分析和预测。我在机器学习方面知识渊博，对深度学习(包括RNN，LSTM)有很好的了解。我知道时间序列与正常数据有很大的不同，因此大多数预处理、特征提取方法都不能用于时间序列数据，而且时间序列算法的工作方式与一般的机器学习算法略有不同。尽管我读了很多文章，仍然对时间序列分析和预测感到困惑(比如在删除数据文具的情况下，我无法完全理解为什么，如果它只意味着一些简单的<
浏览 0提问于2022-01-31得票数 0
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为什么xgboost算法不适用于时间序列的异常检测？对时间序列的预测也有一些实例。()我们是否可以使用该算法对时间序列数据进行异常检测和预测？
浏览 12提问于2022-09-13得票数 0
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关于时间序列和序列分类的书籍
、、、、
虽然我一直在使用传统的机器学习算法(回归和分类)，但我没有使用时间序列的经验，我想了解时间序列是什么，以及用于时间序列分析的不同方法(如:ARIMA、SARIMAX、LSTM等)。我还发现，人们使用LSTM/RNN进行时间序列/序列分类。你能给我推荐一本书吗?它讨论了上述算法，以及时间序列与序列分类的区别等等。
浏览 0提问于2019-03-17得票数 1
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我在最后一年的项目中使用statsmodels库分析了几种不同的时间序列预测方法，例如ARIMA和SARIMA。查看过去的文献，我发现回归算法也可以与滑动窗口等方法结合使用。然而，我不能澄清的是，时间序列预测属于哪种算法。我确信它不是无监督的，因此这是否意味着时间序列预测算法是有监督的算法？或者它是一种不同类型的机器学习？
浏览 255提问于2019-04-25得票数 1
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根据我所读到的文章，我获得了该算法的应用，具体如下：
该算法还用于时间序列的分析。在用图算法进行时间序列分析时，在得到该算法得到的图之后，出现了这样一个问题:这个图的效率是多少？如果我们考虑气象数据，用可见性图算法得到它的图，那么就可以从这个图中得到服从幂律的网络的统计性质或程度分布。一般来说，我的问题是，气象时间</em
浏览 3提问于2020-12-28得票数 0
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我们计划将传感器时间序列数据存储在cassandra中，并使用spark/spark-ts应用机器学习算法。与文档中不同的是，我们的时间序列数据是不规则的-- --因为传感器发送基于数据事件的数据。
如果没有
浏览 1提问于2016-05-31得票数 4
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动态规划算法的输入是一个单一的n个长序列。该算法考虑了序列的所有可能子串，对于k长子串，它以O(k)时间计算一个值。
我想知道是否有人告诉我如何估计这个算法的运行时间。
浏览 1提问于2016-11-08得票数 0
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我有许多(大约40)个时间序列从不同的传感器，每个测量磁场强度。我希望得到一个ML算法来识别一个特殊的异常。这种异常很少发生(根据传感器的不同，在25年的60秒数据中有几次)，只有当您同时查看两个时间序列时，才会发现这种异常：黄色圆圈是异常，大致可以这样描述:当时间序列特别受到干扰时，红色时间序列将在几个小时内与绿色时间序列短暂地反相关这可以很容易地通过手工完成一对时间<em
浏览 0提问于2018-07-16得票数 2
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假设我们有两个序列x= {x_i :i 1，M}和y= {y_i :i 1，N}。是否有可能找到最小(如果有的话)对(i，j)，使x_i = y_j？平凡的O(n^2)时间O(1)空间算法只是让你比较任意序列的每一个元素，同时跟踪从序列开始到距离的最小差。O(n log )时间O(n)空间算法只对序列进行排序和比较，同时保持最小/最大元素的跟踪。
我想不出线性时间算法，我不知道这个问题会被称为什么。
浏览 1提问于2016-01-26得票数 1
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我目前正在研究Python中的时间序列分类，到目前为止，我已经尝试了sktime库。据我所知，在进行预测时，大多数方法都需要时间序列： prediction (a time series) = class_label 我的问题是:如何搜索和应用算法，这些算法在进行预测时需要时间t0处的单个数据点，而不是完整的时间序列？
浏览 16提问于2020-11-02得票数 2
设计了一种线性算法，该算法在N个长整数序列中找到最多M的连续子序列，在所有这些子序列中和值最高。实现您的算法，并确认其运行时间的增长顺序是线性的。
我读过几次，但我很难理解它想让我做什么。
浏览 0提问于2012-11-13得票数 2
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我有一个场景，我需要循环通过一大组时间序列数据，比如股票报价器，并在每个报价器中应用我的算法。算法是基于时间序列的，所以我不能使用像spark这样的大数据来并行处理。如果股票节拍集很大(例如10K)，那么算法将需要相当长的时间才能完成。
我计划使用cosmos db的服务器端javascript来实现我的algo，我应该如何处理这里的时间？
浏览 1提问于2017-10-25得票数 0
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描述一种改进的合并排序算法，在该算法中，给定的序列被分割成大小相等的大约三分之一的三个子序列。渐进地分析算法的时间复杂度。如何解决这个问题？
浏览 1提问于2012-11-12得票数 0
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我在一个时间序列上采样了一些运动数据。我试图把实时的动作分类为平滑的或不稳定的。例如，当运动是平滑的，它被归类为平滑，直到它突然变得不稳定，然后被归类为如此。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2018-02-12得票数 7
给出了在O(n)时间内找到给定序列中最大正子序列的算法。有没有人能提出类似的算法来寻找最小的正连续子序列？例如，如果给定的序列是1,2,3,4, 5，答案应该是1.5，-4,3, 5，4，->1是元素5，-4的最小正和。
浏览 0提问于2015-07-27得票数 11
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通常，堆叠算法使用K-折叠交叉验证技术来预测用于二级预测的oof验证。在时间序列数据(如股票走势预测)的情况下，不能使用K-折叠交叉验证，而时间序列验证(一种在sklearn lib上提出的)适合于评估模型的性能。如何使用时间序列数据的叠加算法交叉验证技术？
浏览 0提问于2018-11-18得票数 5
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我有多个时间序列，它们是各种算法的输出。这些算法可以有不同的参数，因此它们会产生时间序列：value1=5;value2=8;value3=4;
timestamp4，并绘制过滤后的时间序列，以查看给定参数对输出的影响。每个结果都是一个单独的时间序列。不应将其与其他结果合并。我需要通过使用的参数过滤算法的结果。
浏览 3提问于2016-07-05得票数 2
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我正在为HMM实现前向算法，以计算给定HMM发出给定观测序列的概率。我希望我的算法对下溢是健壮的。我不能在对数空间中工作，因为向前算法需要概率的乘法和加法。避免下溢的最好方法是什么？我读过一些关于这方面的资料，但我得到的最好的建议是在每个时间步长上缩放概率。在算法结束时，你将不会得到你想要的确切概率(观察序列)。此外，除非我错了，否则如果您按照上面参考文献中提出的在每个时间步缩放概率，则无法对给定观察序列来自两个不同的HMM的概率进行
浏览 7提问于2012-11-15得票数 5
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我用时间序列数据来预测生产线的缺陷。我想从时间序列数据中提取特征作为机器学习算法(如支持向量机)的输入变量。我的目标是从上述时间序列数据集中提取特征，并将其应用于预测时间戳tn+1、tn+2 (短期)和长期tn+10值的算法中。然而，我还没有找到提取特征的方法，以及如何将阈值引入到算法中。
浏览 0提问于2018-05-25得票数 1
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我目前正在做一个小项目，在这个项目中我想比较两个时间序列。相似性度量非常模糊，如果两个时间序列具有大致相同的形状，则认为它们相似。所以我对自己说：“如果它们只需要具有相同的形状，我只需要比较两个时间序列的峰值，如果峰值在相同的位置，那么时间序列肯定是相似的。”
我现在的问题是找到一个好的峰值检测算法。问题是，本文中描述的算法可以很好地处理非常极端和薄的峰值，但在大多数情况下，我的具有相当平坦的峰值，因此它们不会被检测
浏览 11提问于2012-09-03得票数 14
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