统计学模型,较为经典的AR系列,包括AR、MA、ARMA以及ARIMA等,另外Facebook(准确的讲,现在应该叫Meta了)推出的Prophet模型,其实本质上也是一种统计学模型,只不过是传统的趋势、周期性成分的基础上,进一步细化考虑了节假日、时序拐点等因素的影响,以期带来更为精准的时序规律刻画; 机器学习模型,在有监督机器学习中,回归...
统计学模型,较为经典的AR系列,包括AR、MA、ARMA以及ARIMA等,另外Facebook(准确的讲,现在应该叫Meta了)推出的Prophet模型,其实本质上也是一种统计学模型,只不过是传统的趋势、周期性成分的基础上,进一步细化考虑了节假日、时序拐点等因素的影响,以期带来更为精准的时序规律刻画; 机器学习模型,在有监督机器学习中,回归...
用机器学习模型的思维很容易解释这一现象:随机森林模型实际上是在根据训练数据集来学习曲线之间的规律,由于该时序整体呈现随时间增长的趋势,所以历史数据中的最高点也不足以cover住未来的较大值,因而在测试集中超过历史数据的所有标签其实都是无法拟合的。 3.深度学习中的循环神经网络,其实深度学习一般要求数据集较大...
统计学模型,较为经典的AR系列,包括AR、MA、ARMA以及ARIMA等,另外Facebook(准确的讲,现在应该叫Meta了)推出的Prophet模型,其实本质上也是一种统计学模型,只不过是传统的趋势、周期性成分的基础上,进一步细化考虑了节假日、时序拐点等因素的影响,以期带来更为精准的时序规律刻画; 机器学习模型,在有监督机器学习中,回归...