以下哪些資料集「不」被視為時間序列資料？
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本章將介紹機器學習、時間序列資料的基礎，以及兩者交集的核心概念。
當前練習
把時間序列納入你的機器學習流程，最簡單的方法就是把它們當作模型中的特徵使用。本章將介紹為了進行機器學習，常見的時間序列特徵萃取方式。
如果你想從隨時間變化的資料中做預測，在模型的選擇與建構上需要特別考量。本章將說明在擬合模型前如何從資料取得洞見，以及在時間序列資料上進行預測建模的最佳實務。
一旦你建立了用於預測時間序列資料的模型，就需要判斷它的好壞。本章將介紹如何以模型產生預測，並將其與「測試」資料比對來進行驗證的基本方法。
