Class42时序模型
时序模型
时序模型是用于处理时间序列数据的模型，主要目标是从时间相关的数据中提取规律，用于分析、预测、异常检测、控制或生成序列。它们广泛应用于金融、气象、交通、语音识别、自然语言处理等领域。
生活中有很多数据是有时序结构的，例如：
1.电影的评价随着时间的变化而变化
2.大地震发生后，很可能会有几次较小的余震
统计工具
在时间t观察到xt,那么得到T个不独立的随机变量(x1,…xt) ~ p(x)，使用条件概率展开为:
p(a,b) = p(a)p(b|a) = p(b)p(a|b)
每一个点，都跟之前所有的点相关。
马尔科夫假设
潜变量模型
