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. Forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods Ben Auffarth

    (ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
    Machine Learning for Time-Series with Python. Forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods Ben Auffarth - okladka książki

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

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

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

    Autor:
    Ben Auffarth
    Wydawnictwo:
    Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    370
    Dostępne formaty:
         PDF
         ePub
         Mobi
    Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »
    The Python time-series ecosystem is huge and often quite hard to get a good grasp on, especially for time-series since there are so many new libraries and new models. This book aims to deepen your understanding of time series by providing a comprehensive overview of popular Python time-series packages and help you build better predictive systems.

    Machine Learning for Time-Series with Python starts by re-introducing the basics of time series and then builds your understanding of traditional autoregressive models as well as modern non-parametric models. By observing practical examples and the theory behind them, you will become confident with loading time-series datasets from any source, deep learning models like recurrent neural networks and causal convolutional network models, and gradient boosting with feature engineering.

    This book will also guide you in matching the right model to the right problem by explaining the theory behind several useful models. You’ll also have a look at real-world case studies covering weather, traffic, biking, and stock market data.

    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

    Packt Publishing - inne książki

    Zamknij

    Przenieś na półkę

    Proszę czekać...
    ajax-loader

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Ebook
    125,10 zł
    Dodaj do koszyka

    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.