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在线学习时间序列预测

Online Learning for Time Series Prediction
课程网址: http://videolectures.net/colt2013_hazan_learning/  
主讲教师: Elad Hazan
开课单位: 以色列理工学院
开课时间: 2013-08-09
课程语种: 英语
中文简介:
在本文中,我们使用ARMA(自回归滑动平均)模型在噪声项的最小假设下解决了预测时间序列的问题。使用遗憾最小化技术,我们为预测问题开发有效的在线学习算法,而不假设噪声项是高斯的,相同分布的甚至是独立的。此外,我们表明该算法的性能渐近地接近最佳ARMA模型的性能。
课程简介: In this paper, we address the problem of predicting a time series using the ARMA (autoregressive moving average) model, under minimal assumptions on the noise terms. Using regret minimization techniques, we develop effective online learning algorithms for the prediction problem, without assuming that the noise terms are Gaussian, identically distributed or even independent. Furthermore, we show that our algorithm’s performances asymptotically approaches the performance of the best ARMA model in hindsight.
关 键 词: 自回归滑动平均模型; 时间序列; 预测
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2021-02-10:nkq
阅读次数: 250