机器学习课程-温州大学-时间序列总结

## 《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。 --- 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。