时间序列-异常检测（Anomaly Detection）（三）：机器学习方法【XGBoost、SVM、随机森林】

对于机器学习方法，xgboost，随机森林及SVM这些都是可以用的，也没有说哪个模型好用，需要看具体的场景及实验，总之就是看效果说话。那么，用数据挖掘的方法关键在于特征工程，跟其他挖掘任务不同的是，时间序列的特征工程会使用滑动窗口，即计算滑动窗口内的数据指标，如最小值，最大值，均值，方差等来作为新的特征。

对于深度学习方法，循环神经网络RNN用的最多也适合解决这类问题，但是，卷积神经网络CNN，及新出的空间卷积网络TCN都是可以尝试的。

参考资料：
关于时间序列预测的一些总结