Сучасне прогнозування часових рядів за допомогою Python

Ми живемо в дивовижну епоху, коли різке зростання кількості зібраних даних і відновлення інтересу до методів на основі даних, таких як машинне навчання (ML), змінилися ландшафт аналітики, а разом з ним і прогнозування часових рядів. Ця книга, наповнена порадами та підказками, перевіреними галуззю, виводить вас за межі загальновживаних класичних статистичних методів, таких як ARIMA, і знайомить вас з найновішими методами зі світу є вичерпним посібником з аналізу, візуалізації та створення найсучаснішого стану. -художні системи прогнозування, доповнені загальними темами, такими як ML і глибоке навчання (DL), а також темами, які рідко зачіпаються, такими як глобальні моделі прогнозування, стратегії перехресної перевірки та прогнозні показники. Ви почнете з вивчення основ обробки даних, візуалізації даних і класичних статистичних методів, а потім перейдете до моделей ML і DL для прогнозування часових рядів. Ця книга проведе вас у практичній подорожі, під час якої ви розробите найсучасніші моделі ML (лінійна регресія до дерев із посиленням градієнта) та DL (нейронні мережі прямого зв’язку, LSTM та трансформатори) на основі реального набору даних разом із вивченням практичних тем, таких як кінець цієї книги, ви зможете створювати системи прогнозування часових рядів світового рівня та вирішувати проблеми в реальному світі.

ПРИМІТКА: ЗАБРОНЮЙТЕ В ЦИФРОВОМУ ФОРМІ.

Після покупки продукт буде доступний для завантаження у вашому обліковому записі Allegro, крім того, буде надіслано електронний лист із посилання для завантаження файлів (перевірте також папку зі спамом).

Щоб завантажити електронну книгу, увійдіть на веб-сайт Allegro, перейдіть на сторінку замовлення «Мої покупки», а потім виберіть із верхнє меню:

"Покупки" -> "Електронні книги" -> "Моя полиця".

Кожна електронна книга захищена індивідуальним водяним знаком, який містить дані покупця надається на Allegro.

Електронна книга буде доступна після отримання платежів через нашу систему.