时间序列是用来研究数据随时间变化趋势而变化的一类算法，它是一种常用的回归预测方法。它的原理是事物的连续性，所谓连续性是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性。事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。
从本质上看，时间序列算法是利用统计技术与方法，从预测指标的时间序列中找出演变模式，建立数学模型，对预测指标的未来发展趋势做出定量估计。
时间序列可以解决在只有时间（序列项）而没有其他可控变量下对未来数据的预测问题，常用于经济预测、股市预测、天气预测等偏宏观或没有可控自变量的场景下。
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本文标题：深度挖掘学习之时间序列的常用算法
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