（timeseries）是指定期测量获得的任意数据，比如每日股价、城市每小时耗电量或商店每周销售额。无论是自然现象（如地震活动、鱼类种群的演变或某地天气）还是人类活动模式（如网站访问者、国家GDP 或信用卡交易），时间序列都无处不在。与前面遇到的数据类型不同，处理时间序列需要了解系统的（dynamics），包括系统的周期性循环、系统随时间如何变化、系统的周期规律与突然激增等。目前，最常见的时间序列

优化器适用场景优点缺点SGD简单任务、调试简洁直观收敛慢、调参难通用任务易收敛、稳定性好需手动调参NAG高维非凸问题更快更稳实现略复杂AdaGrad稀疏数据、NLP自适应学习率后期更新慢RMSPropRNN、图像生成适应性强超参数敏感Adam大多数任务收敛快、适应性强后期可能不稳定优化器是深度学习训练过程中的“方向盘”，它的选择直接影响模型的收敛速度和最终性能。理解不同优化器背后的数学原理和应用场

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