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机器学习-数据挖掘

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【时序预测】时间序列分析——时间序列的平稳化

数据挖掘数据分析

将非平稳时间序列转化成平稳时间序列，包含三种类型：结构变化、差分平稳、确定性去趋势。本文脉络框架如下：

2020-07-22

9.8K0

【时序预测】一文梳理时间序列预测——ARMA模型

数据挖掘数据分析

在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,⋯,Xt,⋯来表示一个随机事件的时间序列，简记为{Xt,t∈T}。在时间的角度上来说，数据类型可分为两类：横截面数据和时间序列[1]。横截面数据是值在某一时间点搜集来自不同对象的数据，时间序列是一组按照时间排序的数据；横截面数据与时间序列的组合在计量经济学上构成了面板数据集。

2020-07-22

15.1K0

基于多维数据频繁项挖掘的母机隐患排查

机器学习编程算法数据挖掘

本文首先通过“啤酒与尿布”的故事入手，介绍机器学习中常见问题——频繁项挖掘的应用背景；其次，简要介绍频繁项挖掘最常用的两种算法——Apriori算法和FP-growth算法；然后，对于高维度下频繁项数量爆炸的问题，提出几点建议；最后，笔者以多维母机指标为案例，简要介绍频繁项挖掘在腾讯云实际场景中的应用。

2018-08-24

1.3K0

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