Программирование [Marco Peixeiro] Прогнозирование временных рядов в Python (2022)

[Marco Peixeiro] Прогнозирование временных рядов в Python (2022)



В Video Editions рассказчик читает книгу, в то время как содержание, рисунки, списки кодов, диаграммы и текст появляются на экране. Как аудиокнига, которую можно посмотреть и в виде видео.
Создавайте прогностические модели на основе временных закономерностей в ваших данных. Осваивайте статистические модели, включая новые подходы глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.

В разделе «Прогнозирование временных рядов в Python » вы узнаете, как:

• Распознайте проблему прогнозирования временных рядов и создайте эффективную прогностическую модель
• Создание одномерных моделей прогнозирования, учитывающих сезонные эффекты и внешние переменные.
• Создавайте многомерные модели прогнозирования для одновременного прогнозирования множества временных рядов.
• Используйте большие наборы данных, используя глубокое обучение для прогнозирования временных рядов
• Автоматизируйте процесс прогнозирования

Прогнозирование временных рядов в Python научит вас создавать мощные прогностические модели на основе данных, основанных на времени. Каждая создаваемая вами модель актуальна, полезна и проста в реализации с помощью Python. Вы изучите интересные наборы данных из реального мира, такие как дневная цена акций Google и экономические данные по США, быстро перейдя от основ к разработке крупномасштабных моделей с использованием инструментов глубокого обучения, таких как TensorFlow.

О технологии
Вы можете предсказывать будущее — с небольшой помощью Python, глубокого обучения и данных временных рядов! Прогнозирование временных рядов — это метод моделирования данных, ориентированных на время, для определения предстоящих событий. Новые библиотеки Python и мощные инструменты глубокого обучения делают точные прогнозы временных рядов проще, чем когда-либо прежде.

О книге
«Прогнозирование временных рядов в Python» научит вас, как получать немедленные и содержательные прогнозы на основе данных, основанных на времени, таких как журналы, аналитика клиентов и другие потоки событий. В этой доступной книге вы изучите статистические методы и методы глубокого обучения для прогнозирования временных рядов, полностью продемонстрированные с помощью аннотированного кода Python. Развивайте свои навыки с помощью таких проектов, как предсказание будущего объема рецептов на лекарства, и вскоре вы будете готовы строить свои собственные точные и проницательные прогнозы.

Что внутри

• Создайте модели для сезонных эффектов и внешних переменных
• Многомерные модели прогнозирования для предсказания нескольких временных рядов
• Глубокое обучение для больших наборов данных
• Автоматизируйте процесс прогнозирования

Материал на английском языке

Подробнее:

Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация

Нажмите для раскрытия...

Скачать: