Практический анализ временных рядов. Прогнозирование со статистикой и машинное обучение

№ 101040192
146,00 руб.
Уже в корзине
На складе

"Незаурядное издание! Рано или поздно любому специалисту по анализу данных приходится работать с временными рядами или с подобными им технологическими данными. В этой книге вы найдете детальное описание методологий машинного обучения и обработки временных данных, сопровождаемое великолепными примерами их практической реализации."

Андреас В. Кемпа-Лир, старший преподаватель, факультет инженерных наук, Оклендский университет.

Анализ временных рядов становится все более и более актуальным разделом науки о данных в связи с широким распространением Интернета вещей, переходом здравоохранения на исключительно цифровой учет данных и ростом умных городов. Непрерывный мониторинг и сбор самых разных данных становятся повседневной действительностью и предопределяют постоянно растущую потребность в эффективных инструментах анализа временных рядов, основанных как на статистических методах, так и на методах машинного обучения.

В этом практическом руководстве описаны современные технологии анализа данных временных рядов и приведены примеры их практического использования в самых разных предметных областях. Оно призвано помочь в решении наиболее распространенных задач исследования и обработки временных рядов с помощью традиционных статистических методов и наиболее популярных моделей машинного обучения. В своей книге Эйлин Нильсен рассматривает самые распространенные и доступные инструменты анализа временных рядов, включенные в программные пакеты языков R и Python, которые могут применяться специалистами по работе с данными и разработчиками программного обеспечения для написания собственных эффективных решений.

Основные темы книги:

  • Поиск и извлечение временных рядов;
  • Глубокое исследование временных рядов;
  • Хранение временных данных;
  • Моделирование данных временных рядов;
  • Генерирование и отбор признаков для временных рядов;
  • Классификация и прогнозирование временных рядов с помощью методов машинного и глубокого обучения;
  • Оценка ошибок прогнозирования;
  • Оценка точности и производительности моделей.
Фотографии покупателей
Название в оригинале Practical Time Series Analysis. Prediction with Statistics and Machine Learning
Все товары Подарки коллегам, Подарки ко Всемирному дню мужчин, Сувениры для программистов
Издательство Вильямс
Год издания 2021
Страниц 544
Переплет Мягкая обложка
Формат 60х84/16 (145х200 мм, стандартный)
ISBN 978-5-907365-04-9
Вес 700 г
Возрастные ограничения 16+
Изготовитель ООО "Издательский дом "Вильямс". 101509, РФ, г. Москва, ул. Лесная, 43, стр. 1
Импортер ООО «Приносим радость», 220117, г. Минск, пр-т Газеты Звязда, д. 47, пом. 305.
Доставка Самовывоз — бесплатно.
Курьером по Минску — 7,00 руб., бесплатно при заказе от 80,00 руб.
Срок доставки устанавливается после оформления заказа.
Подробнее о видах доставки, доступных в вашем населенном пункте, — в разделе «Виды доставки».
Все параметры
Cреди ваших покупок нет этого товара. Вы можете оставлять отзывы только к товарам, которые покупали на OZ.by
Напишите отзыв или задайте вопрос
  • Оставить отзыв
  • Задать вопрос
Ваша оценка
ужасно
плохо
нормально
хорошо
отлично
Вам запрещено оставлять комментарии

Вход

В течение нескольких секунд вам придёт SMS с одноразовым кодом для входа. Если ничего не пришло — отправьте код ещё раз.
Получите доступ к персональным скидкам и акциям, ускорьте оформление заказов.
Войдите с помощью своего профиля

Регистрация

Введите номер вашего мобильного телефона:
Войдите с помощью электронной почты или номера телефона
Войдите с помощью своего профиля

Восстановление пароля

Укажите адрес электронной почты, который вы использовали при регистрации
Нужна помощь? Звоните 695-25-25 (МТС, A1, life:) или напишите нам

Восстановление пароля

Инструкции по восстановлению пароля высланы на 
Нужна помощь? Звоните 695-25-25 (МТС, A1, life:) или напишите нам
Ежедневно с 10 до 20
695-25-25 МТС, A1, life:)

Магазин OZ

Магазины OZ

Минск
Ещё 
Ежедневно с 10 до 20
695-25-25 МТС, A1, life:)