AI机器学习时序序列特征提取实现分类预测实战，通过心电图分类模型实现分类预测实例介绍了从数据处理、时序特征提取、模型训练和效果评估。验证了对于小数据量，通过tsfresh提取时序特征，往往能够取得很好的效果。资源包括AI机器学习时序序列特征提取实战文档说明、源代码、数据集。

上一期，我们介绍了[使用Excel来画数字波形](https://blog.csdn.net/sinat_31206523/article/details/104595397)，有些人可能觉得不够专业哈，的确是的。有时候还是要选择专业一点的工具，可以画比较繁琐的波形。 这么，这次就来介绍使用TimeGen软件画波形的方法。

上海大学《机器学习》课程项目，选题时序数据预测

单片机时序图

以往传统的链路预测方法大多数针对无向网络，而实际上大多数社交网络是有向的，并且没有考虑网络中同一节点对之间的重复边以及微观演化信息，因此不能较好地解决有向动态网络中的链路预测问题。针对有向网络，将节点对之间的重复边信息转换为该节点对之间连边的权值；接着采用了基于三元组模体的演化模型，对滑动窗口中相邻时间片的模体转换概率进行统计后，采用指数加权滑动平均法对其进行时序分析得到不同模体转换概率的预测矩阵，进而使用该矩阵对网络中的链边进行预测。这不仅充分利用了网络微观演化信息，而且解决了动态网络中重复边的问题。最后对实验结果进行分析发现，在高全局聚类系数高平均度的网络中AUC相比Triad Transition Matrix方法提高了近0.01，而相比CN方法提高更多。因此，所提方法能够较好地应用网络微观演化信息进行链路预测。

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