【2022新书】应用Python进行时间序列分析与预测数据派THU关注共 468字，需浏览 1分钟 ·2022-11-18 20:57来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本教科书介绍了时间序列分析和预测的方法和技术，并展示了如何使用Python实现它们和解决数据科学问题。这本教科书介绍了时间序列分析和预测的方法和技术，并展示了如何使用Python实现它们和解决数据科学问题。它不仅涵盖了常用的统计方法和时间序列模型，包括ARMA、SARIMA、VAR、GARCH、状态空间和(非)平稳、多元和金融时间序列的马尔可夫切换模型，还包括现代机器学习程序和时间序列预测的挑战。它提供了时间序列分析原理和Python编程的有机结合，使读者能够学习方法和技术，同时练习编写和运行Python代码。它的数据驱动方法来分析和建模时间序列数据，帮助新学习者可视化和解释原始数据及其计算结果。本书主要面向具有概率和统计学本科知识的统计学、经济学和数据科学专业的学生，同样也会吸引人工智能和数据科学领域的行业专业人士，以及任何对使用Python解决时间序列问题感兴趣的人。https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-13584-2浏览 30点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 用Python进行时间序列分解和预测Datawhale0【Python】时间序列数据分析与预测之Python工具汇总机器学习初学者0用 XGBoost 进行时间序列预测Python中文社区0时间序列数据分析与预测之Python工具汇总简说Python0Python 时间序列预测：Hot-wintersPython中文社区0手把手教你用Python进行时间序列分解和预测大数据DT0【时间序列】使用微软Power BI进行时间序列预测机器学习初学者0Python时间序列分析指南！Datawhale0【Python】Python时间序列预测 | 经典季节性分解机器学习初学者0使用 Transformers 进行概率时间序列预测实战↓推荐关注↓最近使用深度学习进行时间序列预测而不是经典方法涌现出诸多创新。本文将为大家演示一个基于 HuggingFace Transformers 包构建的概率时间序列预测的案例。概率预测通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。然而，当处理大量时间序列时，在所有可用时间序列上训练一个“全点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报
