时间序列预测
[[平稳性]] 是时间序列分析的基础，通过 [[ADF 检验]] 判断时间序列是否满足平稳性的要求。
[[基本数学概念]] 介绍自协方差、自相关系数、偏自相关系数等概念。
[[评价指标]]有 [[R2 score]]、MAE、MAPE、SMAPEWMAPE 等。
[[传统时间序列预测]]以 AR、MR、ARMA、ARIMA 等序列自回归方法为主。
[[深度学习时间序列预测]]
[[时间序列特征工程]] 三个方向： ((6312ef60-e1fa-4adc-b256-eaf33273d3d5))， ((6302f9ee-1eb7-47ab-af57-17f933664bcb))， ((6302f9ee-52e1-48af-86b1-4e01ff3a4a64))
任务分类
[[Ref]]