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时间序列预测

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使用 CnosDB 与 TensorFlow 进行时间序列预测

CnosDB

03-23

CnosDB是一款基于分布式架构的高性能时序数据库。TensorFlow则是目前在预测领域中非常受欢迎的深度学习框架之一。在这篇文章中，您将学习如何利用时间序列数据进行预测，特别是结合CnosDB和TensorFlow来进行预测。

tensorflow 时序数据库时间序列预测 CnosDB

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新书上市 | 以过去预测未来，有趣的时间序列

图灵社区

02-08

以前，预知未来仿佛是人们崇拜的玄学，现在数据分析做到了。随着数据的多样化、统计学的飞速发展，以及机器学习的应用，我们可以获得的数据越来越丰富，通过分析数据所得出的结论变得越来越有价值。

机器学习统计学时间序列时间序列预测

新书上市 | 以过去预测未来，有趣的时间序列

图灵教育

02-08

机器学习统计学时间序列时间序列预测

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收藏｜多指标时序预测方式及时序特征工程总结

云智慧AIOps社区

2022-11-17

现如今，随着企业业务系统越来越复杂，单指标时间序列预测已不能满足大部分企业需求。在复杂的系统内，如果采用单一的指标进行时间序列预测，由于各个指标相互作用的关系，因此会因为漏掉部分指标因素导致出现预测精确度下降的情况。

人工智能机器学习深度学习时间序列时间序列预测

解读顶会 CIKM'21 Historical Inertia 论文

华为云开发者联盟

2021-09-06

摘要：本文(Historical Inertia: An Ignored but Powerful Baseline for Long Sequence Time-series Forecasting)是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会CIKM’21的短文，该文章提出了一种针对长时间序列的baseline。

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