Menu

Zaloguj się

Twoje konto

×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Szukaj

Zamknij

    Dostawa od 0,00zł

    TOP tytuł w super cenie » 50% taniej

    Machine Learning for Time-Series with Python. Use Python to forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods - Second Edition Ben Auffarth

    (ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku angielskim
    Machine Learning for Time-Series with Python. Use Python to forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods - Second Edition Ben Auffarth - okladka książki

    Machine Learning for Time-Series with Python. Use Python to forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods - Second Edition Ben Auffarth - okladka książki

    Machine Learning for Time-Series with Python. Use Python to forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods - Second Edition Ben Auffarth - audiobook MP3

    Machine Learning for Time-Series with Python. Use Python to forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods - Second Edition Ben Auffarth - audiobook CD

    Autor:
    Ben Auffarth
    Serie wydawnicze:
    Learning
    Wydawnictwo:
    Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
    Ocena:
    Stron:
    392
    Dostępny format:
         ePub
    The Python time-series ecosystem is a huge and challenging topic to tackle, especially for time series since there are so many new libraries and models. Machine Learning for Time Series, Second Edition, aims to deepen your understanding of time series by providing a comprehensive overview of popular Python time-series packages and helping you build better predictive systems.

    This fully updated second edition starts by re-introducing the basics of time series and then helps you get to grips with traditional autoregressive models as well as modern non-parametric models. By observing practical examples and the theory behind them, you will gain a deeper understanding of loading time-series datasets from any source and a variety of models, such as deep learning recurrent neural networks, causal convolutional network models, and gradient boosting with feature engineering. This book will also help you choose the right model for the right problem by explaining the theory behind several useful models. New updates include a chapter on forecasting and extracting signals on financial markets and case studies with relevant examples from operations management, digital marketing, and healthcare.

    By the end of this book, you should feel at home with effectively analyzing and applying machine learning methods to time series.

    Wybrane bestsellery

    Selling helion.pl

    O autorze książki

    Dr Ben Auffarth jest doświadczonym liderem w dziedzinie analizy danych. Zajmował się symulacją aktywności mózgu na superkomputerach z 64 tysiącami rdzeni, zaprojektował i przeprowadził wiele eksperymentów, trenował sieci neuronowe na milionach dokumentów.

    Ben Auffarth - pozostałe książki

    Zobacz pozostałe książki z serii Learning

    Packt Publishing - inne książki

    Zamknij

    Przenieś na półkę

    Proszę czekać...
    ajax-loader

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Wydawnictwo Naukowe Helion »

    Grafika Wydawnictwo Naukowe Helion. Dołącz do nas!
    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
    Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.