2022年4月2日
用于时间序列异常检测的学生化残差（ studentized residual）的理论和代码实现
摘要： 异常检测是指数据科学中可帮助发现数据集中的异常值有用的技术。异常检测在处理时间序列数据时特别有用。例如时间序列数据来自传感器测量结果（例如压力和温度），由于设备故障和瞬态现象等问题包含许多异常点， 异常检测有助于消除这些点异常值，以优化时间序列数据中的信号。对于销量预测等需求异常点也可以表示为活动或 阅读全文
posted @ 2022-04-02 10:05 deephub 阅读(185) 评论(0) 推荐(0)