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著者MarcoPeixeiro(著) クイープ(訳)出版社マイナビ出版発売日2023年10月ISBN9784839982966ページ数490PキーワードぱいそんによるじけいれつよそくPYTHON/に/よ パイソンニヨルジケイレツヨソクPYTHON/ニ/ヨ ぺいしえいろ まるこ PEIX ペイシエイロ マルコ PEIX9784839982966内容紹介本書は、データサイエンティストの方がPythonによる時系列予測をマスターすることを目的として書かれています。 数式を必要最小限に抑え、ステップバイステップで丁寧に説明していきます。 本書は4つの部と21の章で構成されています。 第1部は、時系列予測の入門編です。 時系列データを定義し、この種のデータを操作するときの特異性(データをシャッフルすることはできないなど)を明らかにします。 次にベースラインモデルを組み立てる手順を追い、予測が意味をなさない状況を調べます。 以降の部・章では、予測テクニックを詳しく取り上げ、統計学的モデルや機械学習モデル・ディープラーニングモデルまで、モデルの複雑度を徐々に上げていきます。 第2部では、統計学的モデルを使った予測に焦点を合わせます。 第3部では、ディープラーニングを使った予測を取り上げます。 データセットが高次元の非常に大きなものになり、非線形関係が存在するとしたら、予測に最適なのはディープラーニングです。 第4部では、最後に、予測プロセスを大幅に高速化できる自動予測ライブラリProphetを紹介します。 自動予測ライブラリはベースラインモデルの役割を果たすことがよくあります。 本書では、現実のさまざまなシナリオに基づく実践的かつ実用的なアプローチに重点を置いています。 現実のデータは整理されておらず欠損していることもあるため、そうした課題に立ち向かうための方法も解説します。 各章にはスキルに磨きをかけるための実習が含まれていて、解答は本書のGitHubリポジトリにあります。 実践スキルを身につけるためじっくり取り組んでみてください。 上を目指して、時系列のエキスパートになるための好奇心と意欲が湧いてくることを願っています。 Manning Publications「Time Series Forecasting in Python」の翻訳企画 ※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
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