行业研究报告

机器学习时间序列预测与异常检测 Python实践 | 电子书

2022-01互联网372Packt Publishing

本书涵盖机器学习在时间序列分析中的最新应用,包括预测、异常检测和状态估计。通过Python实现,适合数据科学家和工程师,包含前沿算法与案例,助您掌握时间序列模型。

报告摘要

本书涵盖机器学习在时间序列分析中的最新应用,包括预测、异常检测和状态估计。通过Python实现,适合数据科学家和工程师,包含前沿算法与案例,助您掌握时间序列模型。

核心要点

  1. 时间序列基础
  2. 机器学习方法
  3. 预测模型
  4. 异常检测
  5. 深度学习

报告信息

文件全名
电子书-时间序列分析,计量经济学(英文)
适合读者
数据科学家机器学习工程师定量分析师
核心数据
  1. 372页
核心议题
互联网Python异常检测电子书

常见问题

《机器学习时间序列预测与异常检测 Python实践 | 电子书》主要包含哪些内容?

本书涵盖机器学习在时间序列分析中的最新应用,包括预测、异常检测和状态估计。通过Python实现,适合数据科学家和工程师,包含前沿算法与案例,助您掌握时间序列模型。核心数据:372页。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由Packt Publishing发布,发布于 2022 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2022 年,全文约 372。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合数据科学家、机器学习工程师、定量分析师等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了互联网、Python、异常检测、电子书等议题。

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