Какие методы машинного обучения используются для анализа временных рядов?

Некоторые методы машинного обучения, которые используются для анализа временных рядов:

• Регрессионные модели. na-journal.ru Например, линейная регрессия для прогнозирования будущих значений временных рядов. na-journal.ru Для улучшения прогноза могут использоваться нелинейные методы, такие как полиномиальная регрессия или поддерживающие векторные регрессоры (SVR). na-journal.ru
• Нейронные сети. na-journal.ru Особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и их усовершенствованные версии, такие как сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) и сети на основе механизмов внимания. na-journal.ru Эти модели способны учитывать временные зависимости и нелинейные характеристики данных. na-journal.ru
• Методы обучения с подкреплением. na-journal.ru Например, Deep Q-Learning и Policy Gradient для разработки стратегий торговых операций. na-journal.ru
• Кластеризация и выявление аномалий. na-journal.ru Кластеризационные алгоритмы, такие как k-means и алгоритмы на основе гауссовских смешанных моделей (GMM), применяются для сегментации временных рядов. na-journal.ru Выявление аномалий помогает идентифицировать необычные события, такие как финансовые кризисы или резкие колебания цен. na-journal.ru

Выбор подходящего метода зависит от особенностей временных рядов и целей моделирования. bigdataschool.ru