本代码仓主要为个人所写时间序列数据挖掘方面的文章和适合公布的代码

同时个人csdn也会同步： https://blog.csdn.net/fitzgerald0

最近更新时间为：2021-05-09

【1】TensorFlow Probability概率编程-时序模型

博客 程序 数据

【2】本文介绍使用tsfresh库进行时序 freature extract,结合lasso进行建模；

博客

【3】利用SARIMAX进行销量预测

博客

程序

数据

【4】时间序列机器学习树模型特征汇总

博客

【5】多序列prophet模型预测

多进程prophet程序

【6】基于PySpark的销量预测

博客

代码

【7】PySpark-prophet预测

博文

代码

【8】k-shape时间序列聚类(tslearn)

文章

代码

【9】时间序列可预测性度量

博文

代码

以下为PySpark销量预测实战系列九篇文章

1.PySpark与DataFrame简介

2.PySpark时间序列数据统计描述，分布特性与内部特性

3.缺失值填充与异常值处理

4.时间序列特征工程

5.特征选择

6.简单预测模型

7.线性回归与广义线性模型

8.机器学习调参方法

9.销量预测建模中常用的损失函数与模型评估指标