【機器學習】--時間序列算法從初識到應用

一、前述 指數平滑法對時間序列上連續的值之間的相關性沒有要求。但是，如果你想使用指數平滑法計算出預測區間， 那麼預測誤差必須是不相關的， 且必須是服從零均值、 方差不變的正態分佈。即使指數平滑法對時間序列連續數值之間相關性沒有要求，在某種情況下， 我們可以通過考慮數據之間的相關性來創建更好的預測模型。 自迴歸移動平均模型（ ARIMA）是最常用的時間序列預測模型。 二、具體 1、自迴歸模型（AR）

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