![Лизка](/data/avatars/m/114/114710.jpg?1670224080)
Лизка
Организатор
- Сообщения
- Монеты
- 0.0
- Оплачено
- 0
- Купоны
- 0
- Кешбэк
- 0
- Баллы
- 0
- @Skladchiki
- #1
Складчина: [ДМК] Прогнозирование временных рядов с помощью Facebook Prophet, ETNA, Sktime и LinkedIn Greykite (Грег Рафферти, Артем Груздев)
- Ссылка на картинку
-
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.
PDF от издателя
![](https://s2.skladchiki.cc/images/skladchiki.cc.png)
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.
PDF от издателя
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Последнее редактирование: