Pre -Sale Machine Learning для прогнозирования временных рядов с помощью Python
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Основная информация
ISBN: 9781119682363
Автор: Франческа Лаццери
Версия:
Издательство: Wiley
Дата публикации: 2020/11/17
Английский язык
Количество страниц: 256
краткое введение
Узнайте, как применять принципы машинного обучения длямоделирование временных рядов с помощью этого незаменимого ресурса
Машинное обучение для прогнозирования временных рядов с помощью Pythonпредставляет собой подробное и прямое исследование одного из наиболее важных элементов принятия решений в финансах, маркетинге, образовании и здравоохранении: моделирования временных рядов.
Несмотря на центральную роль прогнозирования временных рядов, немногие бизнес-аналитики знакомы с мощью и полезностью применения машинного обучения для моделирования временных рядов. Автор Франческа Лаццери, выдающийся ученый и экономист в области машинного обучения, исправляет этот недостаток, предоставляя читателям всестороннее и доступное объяснение и рассмотрение применения машинного обучения для прогнозирования временных рядов.
Написанная для читателей, у которых практически нет опыта прогнозирования временных рядов или машинного обучения, книга всесторонне охватывает все темы, необходимые для:
- Понимать концепции прогнозирования временных рядов, такие как стационарность, горизонт, тренд и сезонность.
- Prepare time series data for modeling
- Evaluate time series forecasting models' performance and accuracy
- Поймите, когда использовать нейронные сети вместо традиционных моделей временных рядов при прогнозировании временных рядов.
Машинное обучение для прогнозирования временных рядов с помощью Pythonполно реальных примеров, ресурсов и конкретных стратегий, которые помогут читателям исследовать и преобразовывать данные, а также разрабатывать удобные и практические прогнозы временных рядов.
Эта книга идеально подходит для начинающих специалистов по обработке данных, бизнес-аналитиков, разработчиков и исследователей. Она представляет собой бесценное и незаменимое руководство по фундаментальным и передовым концепциям машинного обучения, применяемым к моделированию временных рядов.