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Python時系列分析クックブック II

Python時系列分析クックブック II

出版社: 朝倉書店

ジャンル: アプリケーション開発

著者:T. A. Atwan, 黒川 利明

レビュー:

ISBNコード: 9784254122954

概要:

Atwan: Time Series Analysis with Python Cookbook, Packt, 2022を2分冊で翻訳 時系列データの前処理を紹介したI巻に続き,より高度な解析をPythonで実践 伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用 予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ37のレシピを紹介 【主な目次】 ● I巻:前処理 1. 時系列分析を始める 2. ファイルから時系列データを読む 3. データベースから時系列データを読む 4. 時系列データをファイルに保つ 5. 時系列データをデータベースに保つ 6. Pythonの日付と時刻を扱う 7. 欠測データを扱う 8. 統計手法を使って外れ値を検出 ● II巻:モデル・機械学習 9. 探索的データ分析と診断 10. 統計手法で一変数時系列モデルを作る 11. 時系列の統計モデル化技法の続き 12. 教師あり機械学習を使った予測 13. 時系列予測のための深層学習 14. 教師なし学習を用いた外れ値検出 15. 複雑な時系列のための高度な技法
広告・PR: リンク経由の購入で収益を得る場合があります。

参考価格: 3960
※ 価格は変動する場合があります。

 

 

概要:

Atwan: Time Series Analysis with Python Cookbook, Packt, 2022を2分冊で翻訳 時系列データの前処理を紹介したI巻に続き,より高度な解析をPythonで実践 伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用 予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ37のレシピを紹介 【主な目次】 ● I巻:前処理 1. 時系列分析を始める 2. ファイルから時系列データを読む 3. データベースから時系列データを読む 4. 時系列データをファイルに保つ 5. 時系列データをデータベースに保つ 6. Pythonの日付と時刻を扱う 7. 欠測データを扱う 8. 統計手法を使って外れ値を検出 ● II巻:モデル・機械学習 9. 探索的データ分析と診断 10. 統計手法で一変数時系列モデルを作る 11. 時系列の統計モデル化技法の続き 12. 教師あり機械学習を使った予測 13. 時系列予測のための深層学習 14. 教師なし学習を用いた外れ値検出 15. 複雑な時系列のための高度な技法
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