holt-winters:作为示例,该存储库提供了对时间序列数据集的深入分析和预测,并总结了对Holt-Winter模型有更深入了解所需的数学概念。 它还包含使用brutlag算法进行时间序列异常检测的实现和分析-源码

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霍尔特冬天的预报 目录 介绍 Holt-Winters预测是一种对值序列随时间(时间序列)的行为进行建模和预测的方法。 数学概述 在分析实时序列模型之前,让我们了解对主题有更深入了解所需的一些基本概念。 时间序列 时间序列是按顺序和时间顺序排列的一系列数字数据点。 通常,将x轴或索引作为时间,并将y轴或值表示相应x值的值。 时间序列方面 级别-典型值或平均值 趋势-该实例的坡度 季节性-周期性重复模式 指数平滑 在了解什么是指数平滑之前,让我们了解为什么需要它。 为什么要进行指数平滑? 时间序列的现实世界数据集很难预测,通常,假设与过去的数据相比,最近的数据具有更高的重要性,因此与过去的数据

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