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文章 2025-03-27 来自：开发者社区

时间序列异常检测：MSET-SPRT组合方法的原理和Python代码实现

在异常检测领域，尤其针对工业机械、核反应堆和网络安全等复杂系统，传统方法往往难以有效处理高维度且相互关联的数据流。多元状态估计技术(MSET) 与序贯概率比检验(SPRT) 的组合方法在此类场景中展现出显著优势。 MSET-SPRT是一种结合机器学习状态估计与统计假设检验的混合技术框架，通过其高精度和稳健性，被广泛应用于关键任务系统的监控与分析。该方法能够实时识别系统行为的微小偏差，为预防性维.....

文章 2024-10-22 来自：开发者社区

11种经典时间序列预测方法：理论、Python实现与应用

时间序列分析和预测在现代数据科学中扮演着关键角色，广泛应用于金融、经济、气象学和工程等领域。本文将总结11种经典的时间序列预测方法，并提供它们在Python中的实现示例。这些方法包括：自回归（AR）移动平均（MA）自回归移动平均（ARMA）自回归积分移动平均（ARIMA）季节性自回归积分移动平均（SARIMA）具有外生回归量的季节性自回归积分移动平均（SARIMAX）...

文章 2024-09-16 来自：开发者社区

数据稀缺条件下的时间序列微分：符号回归(Symbolic Regression)方法介绍与Python示例

时间序列概况在日常生活和专业研究中都很常见。简而言之,时间序列概况是一系列连续的数据点 y(0), y(1), ..., y(t) ,其中时间 t 的点依赖于时间 t-1 的前一个点(或更早的时间点)。在许多应用中,研究者致力于预测时间序列概况的未来行为。存在各种建模方法。这些模型通常基于过去或现在的信息,对未来概况进行估计。相关研究涉及多个领域,如使用神经网络进行天气预报(Bi et al.....

文章 2024-07-13 来自：开发者社区

时间序列分析是一种统计方法，用于分析随时间变化的数据序列。在金融、经济学、气象学等领域，时间序列分析被广泛用于预测未来趋势、检测异常值、理解周期性模式等。在Python中，`statsmodels`模块是一个强大的工具，用于执行各种时间序列分析任务。

时间序列分析概述时间序列分析是一种统计方法，用于分析随时间变化的数据序列。在金融、经济学、气象学等领域，时间序列分析被广泛用于预测未来趋势、检测异常值、理解周期性模式等。在Python中，statsmodels模块是一个强大的工具，用于执行各种时间序列分析任务。 ARIMA模型 ARIMA（自回归积分滑动平均）...

阿里云文档 2024-02-02

PythonLinkSDK开发环境的推荐版本和配置方法

本文介绍了Python Link SDK推荐的开发环境以及开发环境的设置。

阿里云文档 2024-01-31

Python脚本组件使用说明

Designer提供自定义Python脚本的功能，您可以使用Python脚本组件自定义安装依赖包及运行自定义的Python函数。本文为您介绍Python脚本组件的配置方法及使用示例。

阿里云文档 2023-09-03

Python如何实现并应用函数实例生命周期回调方法_函数计算（旧版）(FC)

本文介绍Python如何实现并应用函数实例生命周期回调方法。

阿里云文档 2021-08-20

Dataphin中创建python自定义函数的方法

产品名称Dataphin产品模块自定义函数概述描述如何创建python自定义函数。问题描述请问在Dataphin中如何创建python自定义函数？问题原因NA解决方案第一步：创建python脚本，如图：第二步：资源管理上上传python脚本。第三步：创建自定义函数abs_udf。第四步：即席查询中使...

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更新时间 2025-03-28 12:47:52

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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