📕Advanced Forecasting with Python

Описание:
Книга начинается с базовых моделей, таких как авторегрессия, скользящее среднее, авторегрессионная проинтегрированная скользящая средняя и сезонная авторегрессионная проинтегрированная скользящая средняя, с их интуитивными и математическими объяснениями, а также практическими примерами реализации на Python. Далее рассматриваются многомерные модели (VAR, VARMAX), контролируемое машинное обучение (случайные леса, XGBoost, LightGBM, CatBoost) и архитектуры глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети, NBEATS и трансформеры. В каждой главе не только рассказывается о теории и приводится код, но и отслеживается производительность моделей с помощью MLflow, что позволяет эффективно проводить сравнительный анализ и управлять экспериментами. Второе издание отличается обширным новым контентом.

#eng #Python

➡️ Скачать книгу

Библиотека Программиста