该视频以实例形式详细讲解了R语言Prophet函数，该函数可用于时间序列数据的趋势预测和分解。包含详细的R语言代码，简单易操作。

Prometheus-api-client Prometheus http api的Python包装器和一些用于度量处理的工具。 安装 要安装最新版本： pip install prometheus-api-client 要直接从此分支安装： pip install https://github.com/AICoE/prometheus-api-client-python/zipball/master 链接 入门 用法 是Cloud Native Computing Foundation项目，是一个系统和服务监视系统。 它以给定的时间间隔从已配置的目标收集指标（时间序列数据），评估规则表达式，显示结果，并在发现某些情况为真时触发警报。 从Prometheus主机获得的原始时间序列数据有时可能难以解释。 为了更好地理解这些指标，我们为Prometheus http api创建了Py

经典的David R. Brillinger的时间序列分析和理论，傅里叶变换、功率谱分析、循环平稳特性分析都囊括其中

“要处理14维空间中的超平面，请可视化3D空间并大声说出“十四”。每个人都这样做。 ”-杰夫·欣顿（Geoff Hinton） 总览 HyperTools旨在促进基于降的高维数据可视化探索。 基本管道是输入一个高维数据集（或一系列高维数据集），并在单个函数调用中降低数据集的维数并创建图。 该软件包建立在许多熟悉的朋友之上，包括 ， 和 。 我们的软件包最近在。 对于一般概述，您可能会觉得很有用（作为达特茅斯一部分提供）。 试试吧！ 单击徽章以启动示例实例的活页夹实例： 要么 在HyperTools检查Jupyter笔记本的。 安装 要安装最新的稳定版本，请运行： pip install

多元时间序列数据集 在此githup回购中，我们提供了四个可用于与多元时间序列信号相关的研究的数据集。 不同数据集的格式相同。 假设时间序列信号包含T个时间戳，每个时间戳包含n个传感器，则数据文件将包含T行，并且每行具有n个由逗号分隔的实数。 纸 用电量 原始数据集位于。 这是从2011年到2014年每15分钟记录一次用电量，单位为kWh。因为某些维度等于0。所以我们在2011年取消了记录。最终，我们得到的数据包含2012年到2014年321个客户的用电量。我们转换了数据以反映小时消耗。 流量使用 原始数据位于。 此仓库中的数据是来自加利福尼亚交通部的48个月（2015-2016）每小时数据的集合。 数据描述了旧金山湾地区高速公路上不同传感器测得的道路占用率（0到1之间）。 太阳能 原始数据位于 ：它包含2006年的太阳能发电记录，该记录每10分钟从阿拉巴马州的137个光伏电站中采样一次状

脑电信号方面的书，包括相关代码

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Mike X Cohen的参考书的习题等相关的matlab 代码，主要是对 时间序列数据的分析

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