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深度学习和时间序列分析.pdf
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深度学习
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时间序列分析, ,经典教材,中文版
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多个多步时间序列预测中的深度学习 该项目旨在利用深度学习来解决Kaggle竞争问题-网络流量时间序列预测( )。 PDF文件中将生成报告。 所有的python代码都在IPython笔记本中实现。 注意:比赛将于2017年11月13日结束。以上结果在排行榜中排名前2%。 非常感谢Kaggle和Google的研究组织了这场有趣且充满挑战的竞赛。 数据集 该数据集来自Kaggle竞赛,这是链接:
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近几年间,研究者分析时间序列数据的方式发生了显著的变化。因此,很有必要对这一日益重要的研究领域的新近发展进行综合,并整体呈现出来。作者一次对时间序列分析的相关进展做出详细、全面的梳理与阐述。这些研究进展包括向量自回归、广义矩估计、单位根的经济与统计结果、非线性时间序列等。另外,作者在本书中还阐述了包括线性表征、自相关、生成函数、谱分析、卡尔曼滤波等动态系统的传统分析工具。这些内容有助于经济理论研究
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