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RSS订阅原创 Shapelets：一种时间序列特征提取方法
定义信息增益：定义最优切分点和shaplet： 给定一个由两个类 A 和 B 组成的时间序列数据集 D，shapelet(D) 是一个子序列，具有相应的最佳分割点。使得对于任意的子序列$S$，shapelet(D) 都是信息增益Gain最多的。由于 shapelet 是任何长度小于或等于我们数据集中最短时间序列长度的时间序列，因此它可能具有无限数量的可能形状。为简单起见，假设 shapelet 是数据集中时间序列对象的子序列。
2024-09-01 14:02:28
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原创 《时间序列与机器学习》 时序数据的技术入门书籍
"作者在时间序列和机器学习领域深耕多年，经验丰富，曾主导多个项目，独立探索应用新方向，并取得显著成绩，获得团队和业内高度评价。本书将严谨的数学描述和应用实践相结合，内容完备充实，实用性强，值得一读。"将时间序列分析与预测用于大规模数据生产一直存在诸多困难，作者结合自身运维经历，将实际应用与传统时间序列分析、现代机器学习技术融入本书，众多创新点让人耳目一新。又或者，零售商是如何准确预测销量，始终保持最佳库存水平的？答案就藏在时间序列的奥秘中。可以点击下方的链接跳转京东购买，可获得作者专属五折优惠。
2024-07-24 15:17:31
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空空如也
空空如也
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