Name: Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение — Эйлин Нильсен
Availability: InStock
Author: Эйлин Нильсен

Главная

Книги

Компьютерная литература

Программирование

Разработка ПО

Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение — Эйлин Нильсен

Добавьте фото

Арт.: 4695543

Автор:		Эйлин Нильсен
Переплет:		Мягкий
Страниц:		544
Формат:		145x215

Нет на складе

Нашли дешевле?

Сообщите о появлении

В "Желаемое"

Контакты

• 050-413-64-94, 063-233-0-299
Подробнее →

Доставка

• Курьером по Украине: от 85 грн.
• Новая почта до склада: от 50 грн.
• Укрпочта: от 40 грн.
Подробнее →

Оплата

• Расчет при получении
• Предоплата
Подробнее →

Описание

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

Об авторе

Эйлин Нильсен — разработчик программного обеспечения и специалист по анализу данных из Нью-Йорка.

Она занимается обработкой данных временных рядов в самых разных предметных областях и научных дисциплинах — здравоохранении, политических кампаниях, научно-исследовательской деятельности и биржевой торговле. За свою карьеру она разработала несколько алгоритмов прогнозирования, основанных на нейронных сетях.