Time Series Algorithms Recipes Implement Machine Learning and Deep Learning Techniques with Python
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Sprache:Englisch
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inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
24.12.2022
Abbildungen
XVI, 174 p. 97 illus.
Verlag
ApressSeitenzahl
174
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,1 cm
Gewicht
300 g
Auflage
1st ed.
Sprache
Englisch
ISBN
978-1-4842-8977-8
It begins with the fundamentals of time series forecasting using statistical modeling methods like AR (autoregressive), MA (moving-average), ARMA (autoregressive moving-average), and ARIMA (autoregressive integrated moving-average). Next, you'll learn univariate and multivariate modeling using different open-sourced packages like Fbprohet, stats model, and sklearn. You'll also gain insight into classic machine learning-based regression models like randomForest, Xgboost, and LightGBM for forecasting problems. The book concludes by demonstrating the implementation of deep learning models (LSTMs and ANN) for time series forecasting. Each chapter includes several code examples and illustrations. After finishing this book,you will have a foundational understanding of various concepts relating to time series and its implementation in Python. What You Will Learn
- Implement various techniques in time series analysis using Python.
- Utilize statistical modeling methods such as AR (autoregressive), MA (moving-average), ARMA (autoregressive moving-average) and ARIMA (autoregressive integrated moving-average) for time series forecasting
- Understand univariate and multivariate modeling for time series forecasting
- Forecast using machine learning and deep learning techniques such as GBM and LSTM (long short-term memory)
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