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深度学习时序分析时间序列是一系列数据点，使用时间戳进行排序，是对时间序列数据的分析。从水果的每日价格到电路提供的电压输出的读数，时间序列的范围非常大，时间序列分析的领域也是如此。分析时间序列数据通常侧重于预测，但也可以包括分类，聚类，异常检测等。时间序列数据可能非常不稳定且复杂。深度学习方法不假设数据的基本模式，而且对噪声(在时间序列数据中很常见)的鲁棒性更强，是时间序列分析的首选方法。
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