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时间序列

我们将对大气 CO2 浓度数据应用Python时间序列预测,从而有机会探索机器学习与气候变化的交叉点。

演示文稿的一个有用特点是包含了特别的数据集,说明了对生物、物理和社会科学以及医学问题的潜在应用的丰富性。 同时,对时域和频域方法进行了平衡和全面的处理,重点是数据分析。许多使用数据的例子说明了诸如发现自然和人为气候变化、使用功能磁共振成像评估疼痛感知实验以及分析经济和金融问题等问题的解决方案。 本文本的先决条件是了解线性回归、基于微积分的基本概率技能和高中水平的数学技能。 所有数值示例均使用...

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