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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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文件大小: 595kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-04
详细说明：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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