Прогнозирование временных рядов с помощью Facebook Prophet, ETNA, Sktime и Linkedin Greykite

Здесь можно скачать "Прогнозирование временных рядов с помощью Facebook Prophet, ETNA, Sktime и Linkedin Greykite", год 2023 в формате fb2 полную версию бесплатно без регистрации и SMS, а также читать онлайн книгу на сайте ПараКниг (paraknig.me)

Год издания: 2023
Полная версия книги

Рейтинг

Содержание книги - Прогнозирование временных рядов с помощью Facebook Prophet, ETNA, Sktime и Linkedin Greykite Груздев Артем Владимирович, Рафферти Грег

Прогнозирование временных рядов с помощью Facebook Prophet, ETNA, Sktime и Linkedin Greykite - описание и краткое содержание, автор Груздев Артем Владимирович, Рафферти Грег, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки paraknig.me

Прогнозирование - одна из задач науки о данных, которая является центральной для многих видов деятельности внутри организации. Книга посвящена популярным библиотекам прогнозирования временных рядов Prophet, sktime, ETNA и Greykite. Разбирается математический аппарат и API каждой библиотеки. Показаны примеры решения задач прогнозирования, классификации и кластеризации временных рядов, проиллюстрированы темы конструирования и отбора признаков для временных рядов.В качестве примеров прогнозирования используются данные из самых разных областей - уровень углекислого газа в атмосфере, циклы солнечных пятен, количество местных осадков, число лайков в популярных соцсетях и др.Издание будет интересно специалистам по data science, регулярно решающим задачи с временными рядами. Для изучения материала желателен опыт работы на Python и базовые знания в области машинного обучения.





Чтобы оставить свою оценку и/или комментарий, Вам нужно войти под своей учетной записью или зарегистрироваться


Пока никто не оставил впечатление о книге...


Пока никто не оставил цитат из этой книги...

Другие книги авторавсе книги
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics и R. Метод деревьев решений
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес
Изучаем pandas
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python Метод деревьев решений и случайный лес
Предварительная подготовка данных в PYTHON. Том 1. Инструменты и валидация
Предварительная подготовка данных в PYTHON. Том 2. План, примеры и метрики качества