现代时间序列预测（第二版）
目录
前言
第1部分：熟悉时间序列 第1章：时间序列简介 第2章：获取和处理时间序列数据 第3章：时间序列数据的分析与可视化 第4章：设定一个强大的基线预测
第2部分：时间序列的机器学习 第5章：时间序列预测作为回归 第6章：时间序列预测的特征工程 第7章：时间序列预测的目标变换 第8章：使用机器学习模型进行时间序列预测 第9章：集成与堆叠 第10章：全局预测模型
第3部分：时间序列深度学习 第11章：深度学习简介 第12章：时间序列深度学习的构建模块 第13章：时间序列的常见建模模式 第14章：时间序列的注意力与Transformer 第15章：全局深度学习预测模型的策略 第16章：用于预测的专门深度学习架构 第17章：概率预测与更多
第4部分：预测机制 第18章：多步预测 第19章：评估预测误差——预测指标概览 第20章：评估预测——验证策略