时间序列概况在日常生活和专业研究中都很常见。简而言之,时间序列概况是一系列连续的数据点 y(0), y(1), ..., y(t),其中时间 t 的点依赖于时间 t-1 的前一个点(或更早的时间点)。 在许多应用中,研究者致力于预测时间序列概况的未来行为。存在各种建模方法。

Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合 ...

作为金融时间序列的专题推文，【手把手教你】时间序列之日期处理主要介绍了使用Python处理时间序列的日期和统计分析；【Python量化基础】时间序列的自相关性与平稳性主要介绍了时间序列的一些基础概念，包括自相关性、偏自相关性、白噪声和平稳性；而 ...

【新智元导读】本文收集并详细筛选出了一系列机器学习、自然语言处理、Python及数学基础知识的相关资源和教程，数目多达200种！来源既包括斯坦福、MIT等名校，也有Github、Medium等热门网站上的技术教程和资料，筛选原则是内容尽量涵盖精华要点，避免重复。