數據挖掘——時間序列算法之趨勢擬合法

數據挖掘——時間序列算法之趨勢擬合法 前言 線性擬合 曲線擬合 一、二次型 二、指數型 三、修正指數型 四、Gompertz型 五、Logistic型 前言 趨勢擬合法就是把時間做爲自變量，相應的序列觀察值做爲因變量，創建序列值隨時間變化的迴歸模型的方法。包括線性擬合和非線性擬合。至於要選擇哪一個擬合函數，最關鍵的仍是要畫出已有數據的曲線分佈，而後選擇和其耦合度最好的模型。html 其餘關於時間序

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