Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
- Autor: :
- Aileen Nielsen
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 2.8/6 Opinie: 4
- Stron:
- 432
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis ebooka: Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych.
Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie.
Dzięki tej książce nauczysz się:
- pozyskiwać, przechowywać i przetwarzać szeregi czasowe
- eksplorować dane czasowe i symulować je
- wykonywać pomiary błędów
- pracować z szeregami czasowymi za pomocą uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego
- oceniać dokładność i wydajność modeli
Skutecznie analizuj szeregi czasowe i wydobywaj bezcenną wiedzę!
Wraz z rozwojem inteligentnych miast, internetu rzeczy (IoT) i postępującą digitalizacją służby zdrowia, rośnie znaczenie analizy szeregów czasowych. Popularyzacja koncepcji ciągłego monitorowania i gromadzenie coraz większych ilości danych spowoduje wzrost zapotrzebowania na fachowe, wykorzystujące metody statystyki i uczenia maszynowego, analizy.
Ten, opisujący innowacje w analizie szeregów czasowych i prezentujący rzeczywiste przypadki użycia praktyczny przewodnik pomoże Ci rozwiązać najczęstsze, występujące w inżynierii danych czasowych i ich analizie, problemy z wykorzystaniem zarówno tradycyjnych metod statystycznych, jak i nowoczesnych technik uczenia maszynowego. Autorka, Aileen Nielsen, oferuje przystępne i wszechstronne wprowadzenie do analizy szeregów czasowych zarówno w języku R, jak i Python, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli szybko rozpocząć prace w tej dziedzinie.
W książce znajdziesz wskazówki, dzięki którym będziesz mógł łatwo:
- Pozyskiwać i przetwarzać szeregi czasowe,
- Prowadzić analizę eksploracyjną danych czasowych,
- Przechowywać szeregi czasowe,
- Symulować dane czasowe,
- Generować i prowadzić selekcję cech dla danych czasowych,
- Mierzyć błąd,
- Prognozować i prowadzić klasyfikację szeregów czasowych z wykorzystaniem uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego,
- Oceniać dokładność i wydajność modeli.
"Wyjątkowa pozycja. W pewnym momencie każdy analityk danych zaczyna pracę z szeregami czasowymi lub innymi rodzajami danych funkcjonalnych. Książka zawiera przegląd metod uczenia maszynowego i analizy szeregów czasowych oraz zawiera świetnie zaprojektowane przykłady implementacji."
Dr Andreas W. Kempa-Liehr, Starszy wykładowca, Department of Engineering Science, University of Auckland
Wybrane bestsellery
-
Fairness is an increasingly important topic as machine learning and AI more generally take over the world. While this is an active area of research, many realistic best practices are emerging at all steps along the data pipeline, from data selection and preprocessing to blackbox model audits. Thi...(125.08 zł najniższa cena z 30 dni)
124.58 zł
179.00 zł(-30%) -
Time series data analysis is increasingly important due to the massive production of such data through the internet of things, the digitalization of healthcare, and the rise of smart cities. As continuous monitoring and data collection become more common, the need for competent time series analys...(187.34 zł najniższa cena z 30 dni)
187.14 zł
249.00 zł(-25%) -
Oddajemy w Państwa ręce kompendium wiedzy, które stanowi nieocenione źródło informacji dla wszystkich zainteresowanych zgłębianiem tajników uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Ta obszerna publikacja, licząca ponad 800 stron, jest prawdziwą skarbnicą wiedzy teoretycznej i praktycznej, staran...
-
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)
76.30 zł
109.00 zł(-30%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Agile i Scrum, Scrum i Agile. Opanowawszy branżę IT, powoli, ale konsekwentnie, zdobywają inne biznesowe przyczółki i rozgaszczają się w firmach na dobre… Albo niedobre, gdy budzą niezrozumienie, protesty, a czasem nawet chęć ucieczki! Agile i Scrum brzmią tak nowocześnie, w teorii świetnie...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
27.93 zł
39.90 zł(-30%) -
W tej książce znajdziesz wszystkie informacje, które są Ci potrzebne do stworzenia środowiska sprzyjającego tworzeniu innowacyjnych rozwiązań. Dowiesz się, jak dostrzegać i wykorzystywać naturalne talenty każdego członka zespołu. Zapoznasz się z szeregiem praktycznych wskazówek, dzięki którym zid...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Witaj, zanurz się w niej i nie utoń. Co więcej – pływaj skutecznie i kieruj innymi tak, by i oni nie utonęli – ani Twoi pracownicy, ani Twoja firma. Termin VUCA odnosi się do działania w świecie XXI wieku, w którym „stare, dobre czasy” przewidywalności, stabilności, równom...(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
Naglący termin, niedoczas, permanentne opóźnienie - oto najwierniejsi towarzysze i zarazem najwięksi wrogowie kierownika projektu. Nawet certyfikowani project managerowie, ludzie z ogromną wiedzą i nie mniejszym doświadczeniem, raz po raz znajdują się w sytuacji, w której potrzeba naprawdę wielki...(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
Ta książka jest przeznaczona dla menedżerów produktów technologicznych. Pozwala na zdobycie, ugruntowanie i usystematyzowanie wiedzy o problemach i wyzwaniach specyficznych dla tworzenia rozwiązań opartych na technologii. Znalazło się w niej mnóstwo wskazówek pozwalających na budowanie wysoce ela...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%)
O autorze ebooka
Aileen Nielsen - jest inżynierem oprogramowania i analitykiem danych. Współpracuje ze start-upami, które korzystają z szeregów czasowych i sieci neuronowych. Wcześniej pracowała w kancelariach prawnych, laboratoriach badawczych i start-upach technologicznych. Interesuje się inżynierią oprogramowania obronnego oraz współdziałaniem prawa i technologii. Często występuje na konferencjach dotyczących uczenia maszynowego i predykcji za pomocą sieci neuronowych.
Zobacz pozostałe książki z serii
-
To drugie, zaktualizowane wydanie przewodnika po systemie Prometheus. Znajdziesz w nim wyczerpujące wprowadzenie do tego oprogramowania, a także wskazówki dotyczące monitorowania aplikacji i infrastruktury, tworzenia wykresów, przekazywania ostrzeżeń, bezpośredniej instrumentacji kodu i pobierani...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce zrozumiesz bazowe koncepcje programowania funkcyjnego i przekonasz się, że możesz włączać je do kodu bez rezygnacji z paradygmatu obiektowego. Dowiesz się również, kiedy w swojej codziennej pracy używać takich opcji jak niemutowalność i funkcje czyste i dlaczego warto to robić....(52.20 zł najniższa cena z 30 dni)
60.90 zł
87.00 zł(-30%) -
Ta książka będzie świetnym uzupełnieniem wiedzy o Flutterze i Darcie, sprawdzi się również jako wsparcie podczas rozwiązywania konkretnych problemów. Znalazło się tu ponad sto receptur, dzięki którym poznasz tajniki pisania efektywnego kodu, korzystania z narzędzi udostępnianych przez framework F...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Ten przewodnik, który docenią programiści i architekci, zawiera wyczerpujące omówienie zagadnień projektowania, funkcjonowania i modyfikowania architektury API. Od strony praktycznej przedstawia strategie budowania i testowania API REST umożliwiającego połączenie oferowanej funkcjonalności na poz...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
W tej książce omówiono ponad 20 najprzydatniejszych wzorców projektowych, dzięki którym tworzone aplikacje internetowe będą łatwe w późniejszej obsłudze technicznej i w trakcie skalowania. Poza wzorcami projektowymi przedstawiono wzorce generowania i wydajności działania, których znaczenie dla uż...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
To gruntownie zaktualizowane i uzupełnione wydanie praktycznego przewodnika po wdrażaniu i testowaniu kontenerów Dockera. Przedstawia proces przygotowania pakietu aplikacji ze wszystkimi ich zależnościami, a także jego testowania, wdrażania, skalowania i utrzymywania w środowiskach produkcyjnych....(52.20 zł najniższa cena z 30 dni)
60.90 zł
87.00 zł(-30%) -
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)
53.90 zł
77.00 zł(-30%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Oto kolejne wydanie zwięzłego podręcznika dla programistów Javy, który ma ułatwić maksymalne wykorzystanie technologii tego języka w wersji 17. Treść została skrupulatnie przejrzana i uzupełniona o materiał dotyczący nowości w obiektowym modelu Javy. Pierwsza część książki obejmuje wprowadzenie d...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Oto zwięzły i praktyczny przewodnik po usłudze GA4 i jej integracji z chmurą. Szczególnie skorzystają z niego analitycy danych, biznesu i marketingu. Opisano tu wszystkie istotne kwestie dotyczące tego nowego, potężnego modelu analitycznego. Szczególną uwagę poświęcono bardziej zaawansowanym funk...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%)
Ebooka "Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- Tytuł oryginału:
- Practical Time Series Analysis: Prediction with Statistics and Machine Learning
- Tłumaczenie:
- Filip Kamiński
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-6721-0, 9788328367210
- Data wydania książki drukowanej:
- 2020-09-22
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-6722-7, 9788328367227
- Data wydania ebooka:
- 2020-09-22 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 117069
- druk na żądanie!
- dnż
- Rozmiar pliku Pdf:
- 7.4MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 9.1MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 19.0MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- Szeregi czasowe w różnych dziedzinach - krótka historia 15
- Szeregi czasowe w medycynie 16
- Przewidywanie pogody 20
- Prognozy rozwoju gospodarczego 21
- Astronomia 23
- Początki analizy szeregów czasowych 24
- Metody statystyczne w analizie szeregów czasowych 25
- Uczenie maszynowe w analizie szeregów czasowych 26
- Zobacz też 27
- Gdzie można znaleźć szeregi czasowe? 30
- Gotowe zestawy danych 30
- Odnajdywanie szeregów czasowych 36
- Konstruowanie szeregu czasowego na podstawie danych tabelarycznych 37
- Przygotowanie danych - instrukcja krok po kroku 38
- Konstruowanie szeregu czasowego na podstawie zebranych danych 44
- Problemy związane ze znacznikami czasu 46
- Czego dotyczy dany znacznik? 46
- Praca z danymi pozbawionymi dokumentacji 48
- Co to jest znacząca skala czasu? 50
- Oczyszczanie danych 50
- Brakujące dane 51
- Zmiana częstotliwości próbkowania 60
- Wygładzanie danych 63
- Wahania sezonowe 68
- Strefy czasowe 71
- Zapobieganie zjawisku lookahead 74
- Zobacz też 76
- Metody ogólnego przeznaczenia 79
- Wykresy liniowe 80
- Histogramy 82
- Wykresy punktowe 84
- Metody przeznaczone do eksploracji szeregów czasowych 86
- O stacjonarności słów kilka 86
- Stosowanie okien czasowych 90
- Związki pomiędzy wartościami w szeregu 95
- Korelacje pozorne 105
- Przegląd użytecznych metod wizualizacji 107
- Wizualizacje w jednym wymiarze 107
- Wizualizacje w dwóch wymiarach 108
- Wizualizacje w trzech wymiarach 114
- Zobacz też 117
- Czym wyróżniają się symulacje szeregów czasowych? 120
- Symulacje kontra prognozy 120
- Symulacje w implementacjach 121
- Przykład 1. - zrób to sam 121
- Przykład 2. - tworzenie świata symulacji, który sam sobą steruje 126
- Przykład 3. - symulacja zjawiska fizycznego 132
- Uwagi końcowe 137
- Symulacje z wykorzystaniem metod statystycznych 138
- Symulacje z wykorzystaniem uczenia głębokiego 138
- Zobacz też 138
- Definiowanie wymagań 143
- Dane rzeczywiste a dane przechowywane 144
- Bazy danych 146
- SQL kontra NoSQL 147
- Przegląd popularnych rozwiązań bazodanowych dla szeregów czasowych 149
- Przechowywanie danych w plikach 153
- NumPy 154
- Pandas 155
- Odpowiedniki w środowisku R 155
- Xarray 156
- Zobacz też 157
- Dlaczego nie należy korzystać z regresji liniowej? 159
- Metody statystyczne dla szeregów czasowych 161
- Modele autoregresyjne 161
- Modele ze średnią ruchomą 174
- Zintegrowane modele autoregresyjne średniej ruchomej 178
- Model wektorowej autoregresji 187
- Inne modele 191
- Zalety i wady modeli statystycznych 192
- Zobacz też 193
- Wady i zalety modeli zmiennych stanu 196
- Filtr Kalmana 197
- Model 197
- Implementacja 199
- Ukryte modele Markowa 203
- Sposób działania modelu 204
- Dopasowywanie modelu 205
- Implementacja dopasowania modelu 208
- Bayesowskie strukturalne szeregi czasowe (BSTS) 213
- Implementacja 214
- Zobacz też 218
- Przykład wprowadzający 222
- Ogólne uwagi dotyczące cech 223
- Natura danego szeregu 223
- Wiedza dziedzinowa 224
- Parametry zewnętrzne 225
- Przegląd miejsc, w których można szukać inspiracji dotyczących wyboru cech 225
- Biblioteki dostępne na licencji open source 226
- Przykłady cech powiązanych z konkretnymi dziedzinami 230
- Jak dokonać selekcji cech po ich wygenerowaniu? 233
- Podsumowanie i wnioski 236
- Zobacz też 236
- Klasyfikacja szeregów czasowych 240
- Generowanie i selekcja cech 240
- Drzewa decyzyjne 243
- Klasteryzacja 250
- Generowanie cech 251
- Metryki uwzględniające zmianę czasu 258
- Klasteryzacja w kodzie 262
- Zobacz też 264
- Geneza uczenia głębokiego 269
- Implementacja sieci neuronowej 271
- Dane, symbole, operacje, warstwy i grafy 272
- Budowa potoku uczenia 275
- Spojrzenie na zestaw danych 275
- Elementy potoku uczenia 278
- Jednokierunkowe sieci neuronowe 293
- Prosty przykład 293
- Wykorzystanie modelu atencji do uczynienia jednokierunkowych sieci bardziej świadomymi czasu 296
- Konwolucyjne sieci neuronowe 298
- Prosty model sieci konwolucyjnej 300
- Alternatywne modele konwolucyjne 302
- Rekurencyjne sieci neuronowe 304
- Kontynuacja przykładu z zapotrzebowaniem na prąd 307
- Autoenkoder 308
- Połączenie architektur 309
- Podsumowanie 313
- Zobacz też 314
- Podstawy: jak przetestować prognozę? 318
- Weryfikacja historyczna a kwestie związane z konkretnym modelem 320
- Kiedy prognoza jest wystarczająco dobra? 321
- Szacowanie niepewności modelu w oparciu o symulację 323
- Prognozowanie na wiele kroków naprzód 326
- Bezpośrednie dopasowanie do danego horyzontu 326
- Podejście rekurencyjne do odległych horyzontów czasowych 326
- Uczenie wielozadaniowe w kontekście szeregów czasowych 327
- Pułapki walidacji 327
- Zobacz też 328
- Praca z narzędziami przeznaczonymi do bardziej ogólnych przypadków użycia 332
- Modele zbudowane z myślą o danych przekrojowych nie "współdzielą" danych pomiędzy próbkami 332
- Modele, które nie wspierają wcześniejszego obliczania, tworzą niepotrzebne opóźnienia pomiędzy pomiarem a prognozowaniem 334
- Wady i zalety formatów zapisu danych 334
- Przechowuj dane w formacie binarnym 335
- Przetwarzaj dane w sposób umożliwiający "przesuwanie się" po nich 335
- Modyfikacje analizy dla zwiększenia jej wydajności 336
- Wykorzystanie wszystkich danych to niekoniecznie najlepszy pomysł 336
- Złożone modele nie zawsze sprawdzają się znacznie lepiej 337
- Krótki przegląd innych wysokowydajnych narzędzi 338
- Zobacz też 338
- Przewidywanie grypy 341
- Studium przypadku grypy w jednym obszarze metropolitalnym 341
- Jak obecnie wygląda prognozowanie grypy? 354
- Przewidywanie stężenia cukru we krwi 356
- Eksploracja danych i ich oczyszczanie 357
- Generowanie cech 361
- Dopasowanie modelu 366
- Zobacz też 371
- Pozyskiwanie i eksploracja danych finansowych 374
- Wstępne przetwarzanie danych do uczenia głębokiego 380
- Dodawanie interesujących nas wielkości do surowych danych 380
- Skalowanie interesujących nas wielkości bez wprowadzania zjawiska lookahead 381
- Formatowanie danych do sieci neuronowej 383
- Budowanie i uczenie rekurencyjnej sieci neuronowej 386
- Zobacz też 392
- Pozyskiwanie danych rządowych 394
- Eksploracja dużych zbiorów danych czasowych 395
- Zwiększenie częstotliwości próbkowania i agregowanie danych podczas iteracji 399
- Sortowanie danych 399
- Statystyczna analiza szeregów czasowych "w locie" 403
- Pozostałe pytania 412
- Dalsze możliwości poprawy 413
- Zobacz też 413
- Prognozowanie na dużą skalę 415
- Wewnętrzne narzędzia Google'a do przemysłowego prognozowania 416
- Otwartoźródłowy pakiet Prophet od Facebooka 418
- Wykrywanie anomalii 422
- Otwartoźródłowy pakiet AnomalyDetection od Twittera 422
- Inne pakiety stworzone z myślą o szeregach czasowych 425
- Zobacz też 426
- Prognozowanie jako usługa 427
- Uczenie głębokie zwiększa możliwości probabilistyczne 428
- Wzrost znaczenia uczenia maszynowego kosztem statystyki 429
- Wzrost popularności metod łączących podejście statystyczne i uczenie maszynowe 429
- Więcej prognoz dotyczących życia codziennego 430
Wstęp 9
1. Koncepcja szeregów czasowych 15
2. Pozyskiwanie i przetwarzanie szeregów czasowych 29
3. Metody eksplorowania danych czasowych 79
4. Symulacje szeregów czasowych 119
5. Przechowywanie danych czasowych 141
6. Modele statystyczne 159
7. Modele zmiennych stanu 195
8. Generowanie i selekcja cech 221
9. Uczenie maszynowe w analizie szeregów czasowych 239
10. Uczenie głębokie 267
11. Pomiary błędów 317
12. Kwestie wydajnościowe w dopasowywaniu i wdrażaniu modeli 331
13. Zastosowania w obszarze opieki zdrowotnej 341
14. Zastosowania w obszarze finansów 373
15. Szeregi czasowe w danych rządowych 393
16. Pakiety przeznaczone do pracy z szeregami czasowymi 415
17. Prognozy o prognozowaniu 427
Oceny i opinie klientów: Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego Aileen Nielsen (4) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(0)
(1)
(0)
(1)
(1)
(1)
więcej opinii