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- ¿Cuál es el mejor algoritmo de forma para detectar un patrón en una serie temporal??
- ¿Cómo se encuentra el patrón de datos de series de tiempo??
- ¿Cómo se identifica los patrones de datos??
- ¿Cuáles son los patrones en la serie de tiempo??
¿Cuál es el mejor algoritmo de forma para detectar un patrón en una serie temporal??
Muchos métodos que reconocen los patrones en las series de tiempo lo hacen transformando primero la serie temporal en un tipo de datos más común. Luego se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático clásico para detectar y clasificar el patrón. El reconocimiento de patrones visuales logra esto transformando primero los datos en una imagen.
¿Cómo se encuentra el patrón de datos de series de tiempo??
Identificación de patrones en datos de series de tiempo
Esto se puede hacer utilizando la descomposición de series de tiempo. Un patrón sistemático en los datos de la serie temporal puede tener una tendencia o una estacionalidad. La tendencia en los datos de la serie temporal puede ser lineal o no lineal que cambia con el tiempo y no se repite dentro del rango de tiempo conocido.
¿Cómo se identifica los patrones de datos??
Los patrones en los datos se describen comúnmente en términos de centro, propagación, forma y características inusuales. Algunas distribuciones comunes tienen etiquetas descriptivas especiales, como simétricas, en forma de campana, sesgadas, etc. Esto es útil en el análisis de datos exploratorios. La probabilidad se utiliza para anticipar los patrones en los datos.
¿Cuáles son los patrones en la serie de tiempo??
Hay tres tipos de patrones de series de tiempo: tendencia, estacional y cíclica. Existe un patrón de tendencia cuando hay un aumento o disminución a largo plazo en la serie. La tendencia puede ser lineal, exponencial o diferente y puede cambiar de dirección durante el tiempo.
