什么算法可以用来从时间序列的分数构建预测器？

Question

设S和T是带有属性的时间序列集合。每个时间序列都是高度周期性的，实际上包含相同过程的后续重复(例如步态记录，这是重复相同运动的脚部位置的时间序列，为了简单起见，我称之为片段)。

如果我的目标是建立一个模型，从这样的片段序列中返回一个与S或T相似的分数，那么什么是一个好的特征提取器？暂时忽略模型本身--考虑一下特征提取，

Answer 1

以下是您所描述的问题：

• 给出序列特征。
• 分类或识别隐藏的状态。

例如，在机器视觉中，序列可以连续地针对移动的人类拍摄.目标是识别特定类别的手势。

在您的问题中，输入是d维时间序列数据，输出是两个类的概率(S和T)。

处理这类问题的一般方法有隐马尔可夫模型(嗯)和条件随机场(通用报告格式)。