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本章将介绍机器学习、时间序列数据以及二者交汇处的基础知识。
将时间序列纳入机器学习流程的最简单方式，是把它们作为模型中的特征使用。本章将讲解在时间序列机器学习中常用的特征提取方法。
当前练习
若要从随时间变化的数据中进行预测，模型的选择与构建需要特别考虑。本章将介绍在拟合模型之前如何洞察数据，以及在时间序列数据上进行预测建模的最佳实践。
当您已经拥有一个用于预测时间序列数据的模型时，接下来要判断它的好坏。本章将介绍如何用模型生成预测，并将其与"测试"数据进行对比验证的基本方法。