《时间序列与机器学习》
发布时间：2023-04-10
来源：湘潭理工学院
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本书分为8章, 内容包括时间序列分析的基础知识、时间序列预测的常用方法, 以及神经网络在时间序列预测中的应用 ; 时间序列异常检测算法的技术与框架, 如何识别异常的时间点及多种异常检测方法 ; 时间序列的相似性度量方法、聚类算法 ; 多维时间序列在广告分析和业务运维领域的应用, 利用OLAP技术对多维时间序列进行有效处理, 通过根因分析技术获得导致故障的维度和元素 ; 智能运维领域 (AIOps) 和金融领域的两个应用场景。