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時間序列分析與Python實例（簡體書）
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商品簡介
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本書在提供時間序列分析基本原理的基礎上， 重點對統計方法、 機器學習、 深度學習及其時間序列分析應用進行案例分析， 並提供了Python實例。本書還考慮了大數據背景下對海量時間序列數據的處理與分析方法， 對大數據分析引擎Apache Spark及其時間序列分析也提供了應用實例。
本書共包含4章， 組織結構如下: 第1章對時間序列分析方法進行概述； 第2章對統計方法及其時間序列分析進行介紹並提供Python實例； 第3章對機器學習及其時間序列分析進行介紹並提供Python實例； 第4章對深度學習及其時間序列分析進行介紹並提供Python實例。
本書主要為讀者提供快速的問題解決思路和一般策略， 未深入討論各類算法模型的底層原理、 推導過程及具體任務的優化改進。讀者可在本書提供的方法和源碼基礎上， 進行模型結構或算法流程優化和創新， 以滿足讀者在實際學習、 研究和工程應用中的需要。為保證代碼清晰明確， 本書執行PEP 8（python enterprise proposal 8）代碼格式。書中實例圍繞時間序列分析目標開展編程， 應用範圍較為廣泛， 有望滿足不同領域科研工作者及工程技術從業人員的使用需要， 既可作為本科生、 研究生相關課程教學教材， 也能作為相關領域工程人員的技術參考書。
本書共包含4章， 組織結構如下: 第1章對時間序列分析方法進行概述； 第2章對統計方法及其時間序列分析進行介紹並提供Python實例； 第3章對機器學習及其時間序列分析進行介紹並提供Python實例； 第4章對深度學習及其時間序列分析進行介紹並提供Python實例。
本書主要為讀者提供快速的問題解決思路和一般策略， 未深入討論各類算法模型的底層原理、 推導過程及具體任務的優化改進。讀者可在本書提供的方法和源碼基礎上， 進行模型結構或算法流程優化和創新， 以滿足讀者在實際學習、 研究和工程應用中的需要。為保證代碼清晰明確， 本書執行PEP 8（python enterprise proposal 8）代碼格式。書中實例圍繞時間序列分析目標開展編程， 應用範圍較為廣泛， 有望滿足不同領域科研工作者及工程技術從業人員的使用需要， 既可作為本科生、 研究生相關課程教學教材， 也能作為相關領域工程人員的技術參考書。
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