时间序列分析是一个重要领域，涵盖从天气预报和到使用心电图检测不规则心跳，再到识别异常软件部署等一系列广泛应用。
显著-偏置卷积神经网络简介 金融时间序列通常通常包含多个维度，不同维度数据的采样频率也不一致。例如螺纹钢研究员通常关心螺纹钢的因素有日频更新的现货螺纹钢价格，周频更新的螺纹钢库存，高炉开工率和线螺采购量，而月频更新的则有商品房销售面积等。如果其中某些可观测因子发生了变化，投资者对未来螺纹钢期货涨跌的预期也应发生变化，但是如何处理这些不同频率的数据是量化模型的一大难题。一种比较简单直接的方法就是降低数据的采样频率，例如把日频数据统一为周频（甚至更低如月频），再基于周频数据进行预测。但这种方法的缺点也很明显，期
在机器学习建模问题中，合适特征的构造对于模型的性能至关重要，看到很多同学介绍特征工程，包括特征的预处理和特征筛选等。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！今天带来的这篇文章，提出了一种基于Transformer的用于长期时间序列预测的新方法PatchTST，取得了非常显著的效果。希望这篇文章能对你有所帮助，让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步！
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。
但是由于缺乏大型且整合的公开时间序列数据，所以在时间序列数据上预训练大型模型具有挑战性。为了应对这些挑战，MOMENT团队整理了一个庞大而多样的公共时间序列集合，作者将其称为Time-series Pile。代码地址我们会在文章的最后贴出来。
概率时间序列预测是在广泛应用中出现的一个重要实际问题，包括金融、天气预报、脑成像和计算机系统性能管理等领域。针对这一任务，已经提出了各种方法，从传统的自回归模型到最近基于深度学习架构的神经预测方法。这些以前的方法大多集中在用来自相同领域的数据训练模型，以执行预测任务。
特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支，广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。
向量表示是机器学习生态系统中的一个关键概念。无论进行什么样的任务，我们总是试图训练找所掌握的数据的意义而机器学中通常使用数字向量来对数据进行描述，发现隐藏的行为，产生有价值的见解。
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时间序列预测在零售、金融、制造业、医疗保健和自然科学等各个领域无处不在：比如说在零售场景下中，「提高需求预测准确性」可以有显著降低库存成本并增加收入。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
表示学习是机器学习中的一个重要研究方向，在NLP、CV领域有很多经典的表示学习工作。大多数表示学习利用无监督学习的方法，结合合适的正负样本pair构造、损失函数，学习便于让机器学习模型理解的样本表示。近期，表示学习也逐渐应用到了时间序列领域。今天给大家介绍一篇时间序列表示学习的前沿工作，是由北京大学和微软联合署名的一篇AAAI 2022工作TS2Vec。
近年来，Transformer在自然语言处理以及计算机视觉任务中取得了不断突破，成为深度学习领域的基础模型。
表示学习作为深度学习中的核心，近期越来越多的被应用到了时间序列领域中，时间序列分析的表示学习时代已经来了。本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇时间序列表示学习相关的核心工作梳理。
对于 Pandas 来说，可以处理众多的数据类型，其中最有趣和最重要的数据类型之一就是时间序列数据。时间序列数据无处不在，它在各个行业都有很多应用。患者健康指标、股票价格变化、天气记录、经济指标、服务器、网络、传感器和应用程序性能监控都是时间序列数据的应用方向
2017年，Google的一篇 Attention Is All You Need 为我们带来了Transformer，其在NLP领域的重大成功展示了它对时序数据的强大建模能力，自然有人想要把Transformer应用到时序数据预测上。在Transformer的基础上构建时序预测能力可以突破以往的诸多限制，最明显的一个增益点是，Transformer for TS可以基于Multi-head Attention结构具备同时建模长期和短期时序特征的能力。
大家都知道预训练大型语言模型（LLMs）具有强大的表示学习能力和少样本学习，但要利用LLM处理时间序列，需要解决两个关键问题：
对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。
【编者按】区别于传统环境，鉴于云环境中众多不可预测的因素和异常，其时间序列breakout检测并不容易。近日，Twitter开源了一款基于E-Divisive with Medians（EDM）的breakout检测工具，旨在更好地分析复杂环境中的时间序列数据。 以下为译文 当下，大数据已经深入影响到各个领域，其中包括新产品决策制定、用户参与程度衡量、产品的定制化推荐、医疗、数据中心效率等。 而着眼数据类型，时间序列数据无疑是非常常见的一种形式。随着数据收集和挖掘成本的下降，包括Twitter等越来越多的
今天又是一篇Transformer梳理文章，这次应用场景是时间序列预测。Transformer的序列建模能力，让其天然就比较适合时间序列这种也是序列类型的数据结构。但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等。这些都给Transformer在时间序列预测场景中的应用带来了新的挑战，也使业内出现了一批针对时间序列任务的Transformer改造。下面就给大家介绍7篇Transformer在时间序列预测中的应用。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/389388258
摘要：本文介绍了京东成都研究院在实际项目中使用时间序列聚类算法时产生的疑惑和解决思路。京东选用了DTW作为时间序列的计算的方法，但在实际运行过程中，发现DTW的运算速度确实比较慢，目前正在实验提升它效率的方法。 时间序列和时间序列分析分别是什么？引用百度百科的解释：时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。而时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统
Transformer因其捕捉长序列交互的能力而在时间序列预测中备受青睐。然而，尽管计算感知的自注意力模块取得了许多进展，但其对内存和计算的需求仍然是长期预测的一个关键瓶颈。
将非平稳时间序列用经验模态分解（EMD）转为固有特征方程式并且捕获其趋势。可以尝试使用HHT，当然这只是其中的一种方法，并没有像其他方法一样存在数学证明等。
白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声，它是一个随机数序列，不能预测。如果预测误差不是白噪声，它暗示了预测模型仍有改进空间。 在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列
为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种在序列数据处理中取得巨大成功的深度学习模型。RNN通过引入时间序列上的隐藏状态，具有处理时序数据和捕捉上下文信息的能力。本文将详细介绍RNN的原理、结构以及在自然语言处理和语音识别等领域的重要应用。
随着物联网的普及和工业技术的不断发展，高效管理海量时间序列的需求越来越广泛，数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种，即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列，单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列，多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量，各个一元时间序列的采样时间点相同，所以数据可以用矩阵形式表示，每行为一个时间点，每列为一个一元时间序列。
通过降采样的变换，实现在不同时间尺度的序列上的特征提取。 通过滑动平均的变换，实现对噪音的抵抗性。
今年发布8月份发布的一篇有关长时间序列预测（SOTA）的文章，DLinear、NLinear在常用9大数据集（包括ETTh1、ETTh2、ETTm1、ETTm2、Traffic等）上MSE最低，模型单变量、多变量实验数据：
在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。数据的缺失有很多原因，缺失不是错误、无效，需要对缺失的数据进行必要的技术处理，以便后续的计算、统计。
神经常微分方程是对时序动态建模的不错选择。但是，它存在一个基本问题：常微分方程的解是由其初始条件决定的，缺乏根据后续观察调整轨迹的机制。
时序表征学习的基本思想就是“以向量嵌入的形式提供时间表示，以便自动进行特征工程过程并以更好的方式对时间建模”，有点类似于NLP中最初的词嵌入层（Embedding），这一过程区别于基于ML/专家经验的特征工程手段，往往是无监督的训练任务。
PromQL（Prometheus Query Language）为 Prometheus tsdb 的查询语言。是结合 grafana 进行数据展示和告警规则的配置的关键部分。
时间序列是按时间顺序的一组真实的数字，比如股票的交易数据。通过分析时间序列，能挖掘出这组序列背后包含的规律，从而有效地预测未来的数据。在这部分里，将讲述基于时间序列的常用统计方法。
有幸接触这个有趣的领域，也在最近和很多这个领域的大牛有了一些浅度的交流，真切的感觉到这个领域的缺乏和重要性，这个领域在我看来，商业价值大，有前途，但难度大，不过有趣。
时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题，在很多真实工业场景中非常有用，如潜在客户的发掘，异常检测，用户画像构建等。不同于一般样本聚类方式，时间序列因为其独特的时变特性，很多研究者都在探寻如何对其轨迹进行聚类。
论文名称：Ranking Sentences for Extractive Summarization with Reinforcement Learning
Prometheus 提供了其它大量的内置函数，可以对时序数据进行丰富的处理。某些函数有默认的参数，例如：year(v=vector(time()) instant-vector)。其中参数 v 是一个瞬时向量，如果不提供该参数，将使用默认值 vector(time())。instant-vector 表示参数类型。
指数平滑法对时间序列上连续的值之间的相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间， 那么预测误差必须是不相关的， 且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下， 我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。 自回归移动平均模型（ ARIMA）是最常用的时间序列预测模型。
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 时间戳（timestamp），特定的时刻。 固定时期（period），如2007年1月或201
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