机器学习课程-温州大学-时间序列总结

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• 来源: github.com/fengdu78

摘要

文档主要介绍了时间序列的基本操作和相关概念，包括时间序列的定义、数据种类（时间戳、时期、时间间隔）、固定频率的时间序列、时间周期及计算、重采样、数据统计中的滑动窗口，以及时序模型中的ARIMA。文档还提到了通过学习这些内容，读者可以掌握处理时间序列数据的技巧，并能够灵活运用这些方法，最后通过一个股票预测分析的案例进行了实际应用。

AI总结

## 《机器学习课程-温州大学-时间序列总结》

### 总结

本文档主要介绍了时间序列的基本概念、操作方法及相关模型，旨在帮助读者掌握时间序列数据的处理技巧，并熟悉其在实际分析中的应用。

#### 一、时间序列的基本概念
时间序列是指在多个时间点上形成的数值序列，可以是定期或不定期的。其主要数据种类包括：
- **时间戳**：表示特定的时刻。
- **时期**：如年或月。
- **时间间隔**：通过起始和结束时间戳定义。

#### 二、时间序列的基本操作
1. **固定频率的时间序列**：规则间隔的时间序列，处理方便。
2. **时间周期及计算**：涉及周期性的数据处理。
3. **重采样**：调整数据频率，提高或降低数据粒度。
4. **数据统计—滑动窗口**：通过窗口技术进行数据统计分析。

#### 三、时序模型—ARIMA
- **定义**：适用于无趋势、无方差变化且周期性已消除的平稳时间序列。
- **模型参数**：包括自回归阶数（p）、差分阶数（d）、移动平均阶数（q）。

#### 四、实际案例
通过一个**股票预测分析案例**，展示了时间序列处理和ARIMA模型的实际应用，帮助读者将理论知识转化为实践技能。

#### 五、学习目标
1. **理解**时间序列及其相关概念。
2. **掌握**时间序列的基本操作方法，如重采样和时期计算。
3. **熟悉**滑动窗口技术及其应用。
4. **掌握**ARIMA模型的构建与应用。

#### 六、总结
本章全面介绍了Pandas中时间序列处理的核心内容，涵盖创建、操作到建模，并结合实际案例提升了学习的实践性。通过学习，读者能够熟练处理时间序列数据，并灵活应用相关技巧。

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以上是对文档的简要总结，涵盖核心内容，语言简洁明了，便于理解。