摘要：
一、步骤 非平稳性序列 转为 平稳性序列（一般采用一阶差分） 绘制自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF) , 用于确定自回归模型（AR）参数p和移动平均模型(MA)参数q。 代入到ARIMA模型或者LSTM、Transformer等神经网络模型。 二、ARIMA模型 阅读全文
摘要：
聚类(Clustering)是无监督学习（unsupervisied learning），即不需要标签。 聚类是按照某个指标(如样本间的距离)把一个整个数据集分割成不同的类或簇（cluster），使类内元素的相似性尽可能大，类间元素的相似性尽可能地小。 简单来说，聚类使同一类的数据尽可能聚集到一起， 阅读全文
摘要：
支持向量机(SVM)本身是针对二分类问题提出的，而SVR（支持向量回归）是SVM（支持向量机）中的一个重要的应用分支。SVR回归与SVM分类的区别在于，SVR的样本点最终只有一类，它所寻求的最优超平面不是SVM那样使两类或多类样本点分的“最开”，而是使所有的样本点离着超平面的总偏差最小。 SVM是要 阅读全文