内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

基于KNN的室内运动时间序列分类项目源码+数据+超详细注释 通过布置在不同房间的传感器获取到穿戴设备的人的移动数据，预测人的移动轨迹（人在哪个房间），场景见文件夹内示意图 内容包含： 1.数据说明见IndoorMovement\数据说明.txt 2.如何用pandas加载csv，并且画数数据的折线图，柱状图 3.用最小二乘法对数据进行线性拟合，并画出图像 4.数据特征工程:所有MovementAAL_RSS文件中最小的文件包含19条数据，所以默认以19作为数据集维度，故每个文件取最后19条，根据MovementAAL_DatasetGroup中的分组对应关系，将MovementAAL_RSS作为输入，MovementAAL_target作为输出，将文件按关联关系拼成train和test集合 5.将构建好的，维度为19的数据分别代入7种模型进行评估准确性，7种模型分别为LogisticRegression，KNN，DecisionTreeClassifier，SVM，RandomForestClassifier，GradientBoostingClassifier

基于DSN(动态稀疏网络)的时间序列分类（Python完整源码和数据） 基于DSN(动态稀疏网络)的时间序列分类（Python完整源码和数据） 基于DSN(动态稀疏网络)的时间序列分类（Python完整源码和数据） DSN 动态稀疏网络 时间序列 时间序列分类

自然语言处理，对文本进行分类，也适用于恶意代码API函数序列分类

RNBL-MN 序列分类器递归朴素贝叶斯学习器的实现 ＃＃＃关键词 Weka ,递归朴素贝叶斯,决策树,多项式事件模型,序列分类器 描述 用于构建和使用递归朴素贝叶斯分类器进行序列分类的 Java 类。 RNBL-MN 是一棵朴素贝叶斯分类器树，其中每个节点都是一个基于多项式事件模型的 NB 分类器。 RNBL-MN 被证明优于 C4.5 决策树学习器，并且产生与使用类似信息的 SVM 相当的准确度。 ##Reference 有关更多信息，请参阅， Dae-Ki Kang、Adrian Silvescu、Vasant Honavar “RNBL-MN：用于序列分类的递归朴素贝叶斯学习器”PAKDD'06。 依赖项： 该项目依赖于 Weka 3.6 NaiveBayesMultinominal 分类器和其他辅助功能。 Weka的效率问题 我在评估中加入了C4.5决策树方法来与RNB

多元时间序列 (MTS) 数据集广泛存在于众多领域，包括医疗保健、多媒体、金融和生物识别。 由于MTS是许多计算机视觉和模式识别应用中的重要元素，因此如何准确地对MTS进行分类已成为研究的热点。 在代码中，我们为 MTS 分类提出了基于马氏距离的动态时间规整 (MDDTW) 度量。 Mahalanobis 距离在每个变量与其对应的类别之间建立了准确的关系。 它用于计算 MTS 中​​向量之间的局部距离。 然后我们使用动态时间扭曲 (DTW) 来对齐那些不同步或长度不同的 MTS。 同时，我们使用基于 LogDet 散度的三元组约束（LDMLT）模型来学习具有高精度和鲁棒性的 Mahalanobis 矩阵。 此外，我们还演示了代码在 MTS 数据“JapaneseVowels”上的性能。

文献----基于特征模式提取的时间序列分类系统ppt

CK+数据集包含123 个受试者的 593 个表情序列，所有序列都是从中性表情到峰值表情。593 个序列中只有 327 个有表情编码（0=中性，1=愤怒，2=蔑视，3=厌恶，4=恐惧，5=快乐，6=悲伤，7=惊讶）。文件包含按照表情编码分类的327个表情序列。

Matlabs Matlab中的时间序列分类

一种新颖的基于DTW的3D动作识别内核，具有鲁棒的噪声和丢帧功能 在该项目中，提出了一种新的基于DTW的Kinect深度传感器获得的骨骼关节位置的变长多维时间序列分类方法。 该方法基于我们提出的核函数，该核函数使用两个时间序列之间的DTW对齐路径生成的面积进行计算。 为了生成特征向量，从每个类别中随机选择一个动作作为参考样本，并在样本和参考样本之间计算所提出的核函数。 3D动作识别的最重要挑战之一是不同主体执行动作的速度和样式各异。 同样，时间序列的嘈杂和缺少帧可能会使此任务更加困难。 通过各种实验表明，所提出的方法可以有效地解决这些问题。 用法 从下载数据集，将它们放在名为“ Dataset”的文件夹中，然后按照以下步骤操作。 通过运行“ pip install -r requirements.txt”来安装所需的软件包。 将所有文件放在同一文件夹中，然后运行与每个数据集相对应的.p