Машинное обучение для прогнозирования временных рядов с помощью Python

Узнайте, как применять принципы машинного обучения для моделирования временных рядов с помощью этого незаменимого ресурса. «Машинное обучение для прогнозирования временных рядов с помощью Python» — это подробное и простое исследование одного из наиболее важных элементов принятия решений в финансах, маркетинге, образование и здравоохранение: моделирование 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: Понимания концепций прогнозирования временных рядов, таких как стационарность, горизонт, тренд и сезонность. Подготовки данных временных рядов для моделирования. Оценки. Производительность и точность моделей прогнозирования временных рядов. Поймите, когда использовать нейронные сети вместо традиционных моделей временных рядов при прогнозировании временных рядов. Машинное обучение для прогнозирования временных рядов с помощью Python — это полный набор реальных примеров, ресурсов и конкретных стратегий, которые помогут читателям исследовать и преобразовывать данные. и разрабатывать удобные и практичные 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.