Комплексное руководство по статистическим моделям, моделям машинного и глубокого обучения в Python
Эта книга — практическое руководство, объединяющее статистику, машинное обучение и нейросетевые подходы в единую систему. Книга показывает, как строить точные и устойчивые прогнозы в условиях изменчивых данных и неопределённости, превращая исследовательские эксперименты в воспроизводимые решения на Python.
Вы узнаете, как:
определять пределы прогнозируемости и избегать переобучения;
сочетать статистические и нейросетевые методы в едином пайплайне;
проектировать корректную валидацию и метрики устойчивости;
выявлять и компенсировать дрейф данных;
превращать исследования в воспроизводимые решения на Python.
Издание предназначено для аналитиков данных, инженеров машинного обучения, исследователей и всех, кто хочет перейти от теории к созданию надёжных, интерпретируемых и практически применимых моделей прогнозирования.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: Mastering Modern Time Series Forecasting
Автор: Манохин В.
Объем, стр: ~650
ISBN: 978-5-93700-423-9
Формат: PDF
Скачать:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться