在时间序列预测方面，传统的统计方法往往优于机器学习方法

2018年07月16日

文/ Paul Cuckoo

今天，如果没有基于机器学习(ML)的解决方案，坐在分析环境中的会议上讨论解决问题的方法是不可能的。这是有道理的;从SVM、CART回归树到神经网络套件(BNN、RNN、LSTM)的ML技术提供了优越的预测能力。当将这种预测能力转换为时间序列预测时，自然会认为这些ML算法应该是首选。好吧,也许不是。雅典国立技术大学的...

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