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本书在提供时间序列分析基本原理的基础上,重点对统计方法、 机器学习、 深度学习及其时间序列分析应用进行案例分析, 并提供了Python实例。本书还考虑了大数据背景下对海量时间序列数据的处理与分析方法, 对大数据分析引擎Apache Spark及其时间序列分析也提供了应用实例。 本书共包含4章, 组织结构如下: 第1章对时间序列分析方法进行概述; 第2章对统计方法及其时间序列分析进行介绍并提供Python实例; 第3章对机器学习及其时间序列分析进行介绍并提供Python实例; 第4章对深度学习及其时间序列分析进行介绍并提供Python实例。 本书主要为读者提供快速的问题解决思路和一般策略,未深入讨论各类算法模型的底层原理、 推导过程及具体任务的优化改进。读者可在本书提供的方法和源码基础上, 进行模型结构或算法流程优化和创新, 以满足读者在实际学习、
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