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2020-07-14 阅读量: 894
机器学习的方法是基于数据产生的 "模型"（model）的算法，也称 "学习算法"（learning algorithm）。
1.有监督学习（supervised learning）
2.无监督学习（unsupervised learning）
3.半监督学习（semi-supervised learning）
4.强化学习（reinforcement learning）
时间序列回归模型是用于分析时间序列数据的一种模型，主要用于探索数据之间的动态关系和时序特征。以下是时间序列回归模型的主要步骤和要点：1. **数据收集和准备**：首先需要收集时间序列数据，并进行数据清洗和准备工作，包括处理缺失值、异常值和平稳性检验等。2. **建立模型**：确定时间序列回归模型的形式，根据数据特点选择适当的模型，如自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（AR
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