相关计数时间序列组的有效贝叶斯建模
机器学习
2014-05-16 v1 应用统计
摘要
计数时间序列出现在各种预测应用中，而传统模型通常不适用于此类场景。本文引入了一种适用于计数时间序列的分层贝叶斯公式，该公式能够轻松纳入解释变量，并在相关时间序列组之间共享统计强度。我们推导了一种高效的近似推断技术，并通过供应链规划中的多个数据集展示了其性能。
引用
@article{arxiv.1405.3738,
title = {Effective Bayesian Modeling of Groups of Related Count Time Series},
author = {Nicolas Chapados},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.3738},
year = {2014}
}
备注
10 pages, 7 figures. Appears in Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning, Beijing, China, 2014. JMLR: W&CP volume 32