机器学习笔记 - 自相关和偏自相关简介

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我是靠谱客的博主健壮路人，最近开发中收集的这篇文章主要介绍机器学习笔记 - 自相关和偏自相关简介，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

自相关和偏自相关图在时间序列分析和预测中大量使用。

这些图表以图形方式总结了与时间序列中的观测值的关系强度以及先前时间步长的观测值。对于时间序列预测的初学者来说，自相关和偏自相关之间的区别可能很让人困惑。

我们将了解如何使用 Python 计算和绘制自相关和偏相关图。以及了解以下内容

如何绘制和查看时间序列的自相关函数。

如何绘制和查看时间序列的偏自相关函数。

用于时间序列分析的自相关函数和偏自相关函数之间的区别。

该数据集描述了澳大利亚墨尔本市 10 年（1981-1990 年）的最低日气温。

单位为摄氏度，有 3,650 个观测值。数据来源为澳大利亚气象局。

数据集下载地址

链接：https://pan.baidu.com/s/19G9YsOKtRDXNYAKdOwBq6A 
提取码：ateb

下面加载最低每日温度并绘制时间序列图。

from pandas import read_csv
from matplotlib import pyplot
series = read_csv('daily-minimum-temperatures.csv', header=0, index_col=0)
series.

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