Bài viết cuối cùng trong chuỗi này trình bày chi tiết về phân loại chuỗi thời gian (time series classification) với các phương pháp học có giám sát (supervised learning). Chúng ta sẽ khám phá linear discriminant analysis, logistic regression, support vector machines và các phương pháp phi tham số như k-nearest neighbors. Thông qua ví dụ thực hành với bộ dữ liệu mô phỏng đã tạo trong bài giới thiệu, chúng ta sẽ học cách phân loại chuỗi thời gian mới vào các nhóm đã được định nghĩa trước và đánh giá hiệu suất các mô hình classification.