【机器学习】最全总结！十大时间序列技术 ！！

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今儿再来和大家聊聊时间序列以及时间序列相关的问题，。 之前总结过一部分，但是还是不够完整，今儿把常见的时间序列模型的内容完整的总结一次，在后续的几期内容中，会把每一种方法进行详细的推理。 涉及到的有： 自回归模型 移动平均模型 自回归移动平均模型 自回归积分移动平均模型 季节性自回归积分移动平均模型 指数平滑模型 长短期记忆网络 Prophet 模型 贝叶斯结构时间序列模型 卡尔曼滤波 时间序列非常重要，时间序列技术能够捕捉数据的时间依赖性和趋势，为预测和决策提供关键支持。它在金融、气候预测等领域中尤为重要，有助于处理动态变化的数据模式。通过准确的时间序列建模，组织可以更好地优化资源和减少不确定性。 下面逐一介绍每种时间序列以及相关算法~ 1. 自回归模型 原理介绍 自回归模型 (AR) 是时间序列分析 ………………………………