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电子苏-用Python进行深度时间序列预测。应用时间序列建模的深度学习的直观介绍(英)

# 计算机 # 计算机科学 # 时间序列预测 大小:1.58M | 页数:212 | 上架时间:2022-02-02 | 语言:英文

电子苏-用Python进行深度时间序列预测。应用时间序列建模的深度学习的直观介绍(英).pdf

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试看10页

类型: 电子书

上传者: 二一

出版日期: 2022-02-02

摘要:

Master Deep Time Series Forecasting with Python! Deep Time Series Forecasting with Python takes you on a gentle, fun and unhurried practical journey to creating deep neural network models for time series forecasting with Python. It uses plain language rather than mathematics; And is designed for working professionals, office workers, economists, business analysts and computer users who want to try deep learning on their own time series data using Python.

QUICK AND EASY: Using plain language, this book offers a simple, intuitive, practical, non-mathematical, easy to follow guide to the most successful ideas, outstanding techniques and usable solutions available using Python. Examples are clearly described and can be typed directly into Python as printed on the page.

NO EXPERIENCE? I’m assuming you never did like linear algebra, don’t want to see things derived, dislike complicated computer code, and you’re here because you want to see how to use deep learning for time series forecasting explained in plain language, and try it out for yourself.

THIS BOOK IS FOR YOU IF YOU WANT:

  • Explanations rather than mathematical derivation
  • Real world applications that make sense.
  • Illustrations to deepen your understanding.
  • Worked examples you can easily follow and immediately implement.
  • Ideas you can actually use and try on your own data.


  • CUT LEARNING TIME IN HALF!: This guide was written for people who want to get up to speed as soon as possible. Through a simple to follow process you will learn how to build deep time series forecasting models in the minimum amount of time using Python. Once you have mastered the process, it will be easy for you to translate your knowledge into your own powerful business applications.

    YOU'LL LEARN HOW TO:

  • Unleash the power of Long Short-Term Memory Neural Networks .
  • Develop hands on skills using the Gated Recurrent Unit Neural Network.
  • Design successful applications with Recurrent Neural Networks.
  • Deploy Nonlinear Auto-regressive Network with Exogenous Inputs..
  • Adapt Deep Neural Networks for Time Series Forecasting.
  • Master strategies to build superior Time Series Models.


  • Everything you need to get started is contained within this book. Deep Time series Forecasting with Python is your very own hands on practical, tactical, easy to follow guide to mastery.

    Buy this book today and accelerate your progress!

    用Python掌握深度时间序列预测! 用Python进行深度时间序列预测》将带你进入一个温和、有趣、不急不缓的实践之旅,用Python创建深度神经网络模型进行时间序列预测。本书使用通俗的语言而不是数学;是为那些想用Python在自己的时间序列数据上尝试深度学习的专业人员、办公室职员、经济学家、商业分析师和计算机用户设计的。


    简单快捷:本书使用通俗易懂的语言,提供了一个简单、直观、实用、非数学的、易于遵循的指南,介绍了使用Python的最成功的想法、出色的技术和可用的解决方案。例子描述得很清楚,可以直接打入Python,就像印在页面上的那样。


    没有经验?我假设你从来没有喜欢过线性代数,不想看到事物的推导,不喜欢复杂的计算机代码,你在这里是因为你想看到如何使用深度学习进行时间序列预测的通俗语言解释,并亲自尝试。


    如果你想要,这本书就是为你准备的。

    解释而不是数学推导

    有意义的真实世界的应用。

    用插图来加深你的理解。

    你可以轻松掌握并立即实施的工作实例。

    你可以在自己的数据上实际使用和尝试的想法。



    将学习时间减半!。本指南是为那些想尽快上手的人编写的。通过一个简单易行的过程,你将学会如何在最短的时间内使用Python建立深度时间序列预测模型。一旦你掌握了这个过程,你将很容易把你的知识转化为你自己强大的商业应用。


    你将学会如何。

    释放长短时记忆神经网络的力量。

    开发使用门控递归单元神经网络的实践技能。

    使用递归神经网络设计成功的应用程序。

    部署具有外生输入的非线性自动回归网络.

    适应时间序列预测的深度神经网络。

    掌握建立卓越的时间序列模型的策略。



    你需要开始的一切都包含在这本书中。用Python进行深度时间序列预测是你自己的实践,战术,易于遵循的指南,以掌握。


    今天就买这本书,加速你的进步

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