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ML-For-Beginners
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1-Introduction updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago
2-ARIMA updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago
3-SVR updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago
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时间序列预测简介

什么是时间序列预测？它是通过分析过去的趋势来预测未来的事件。

区域主题：全球电力使用 ✨

在这两节课中，你将了解时间序列预测，这是一种相对较少人知的机器学习领域，但在工业和商业应用等领域中却极具价值。虽然可以使用神经网络来增强这些模型的实用性，但我们将研究它们在经典机器学习背景下的应用，因为模型有助于根据过去的表现预测未来的表现。

我们的区域重点是全球的电力使用，这是一个有趣的数据集，可以了解如何根据过去的负载模式预测未来的电力使用情况。你可以看到这种预测在商业环境中是多么有用。

电网

照片由 Peddi Sai hrithik 拍摄于拉贾斯坦邦的一条道路上的电塔，发布在 Unsplash

课程

  1. 时间序列预测简介
  2. 构建ARIMA时间序列模型
  3. 构建支持向量回归器进行时间序列预测

鸣谢

"时间序列预测简介" 由 Francesca Lazzeri 和 Jen Looper 用 ⚡️ 编写。这些笔记本最初出现在 Azure "Deep Learning For Time Series" repo 上，由 Francesca Lazzeri 编写。SVR 课程由 Anirban Mukherjee 编写。

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