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作者李烨 ... [等] 编著
出版社中南大学出版社
ISBN9787548752820
出版时间2023-03
装帧平装
开本其他
定价79元
货号4343387
上书时间2024-07-25
本书在提供时间序列分析基本原理的基础上, 重点对统计方法、 机器学习、 深度学习及其时间序列分析应用进行案例分析, 并提供了Python实例。本书还考虑了大数据背景下对海量时间序列数据的处理与分析方法, 对大数据分析引擎Apache Spark及其时间序列分析也提供了应用实例。
本书共包含4章, 组织结构如下: 第1章对时间序列分析方法进行概述; 第2章对统计方法及其时间序列分析进行介绍并提供Python实例; 第3章对机器学习及其时间序列分析进行介绍并提供Python实例; 第4章对深度学习及其时间序列分析进行介绍并提供Python实例。
本书主要为读者提供快速的问题解决思路和一般策略, 未深入讨论各类算法模型的底层原理、 推导过程及具体任务的优化改进。读者可在本书提供的方法和源码基础上, 进行模型结构或算法流程优化和创新, 以满足读者在实际学习、 研究和工程应用中的需要。为保证代码清晰明确, 本书执行PEP 8(python enterprise proposal 8)代码格式。书中实例围绕时间序列分析目标开展编程, 应用范围较为广泛, 有望满足不同领域科研工作者及工程技术从业人员的使用需要, 既可作为本科生、 研究生相关课程教学教材, 也能作为相关领域工程人员的技术参考书。
本书在提供时间序列分析基本原理的基础上, 重点对统计方法、 机器学习、 深度学习及其时间序列分析应用进行案例分析, 并提供了Python实例。本书还考虑了大数据背景下对海量时间序列数据的处理与分析方法, 对大数据分析引擎Apache Spark及其时间序列分析也提供了应用实例。
本书共包含4章, 组织结构如下: 第1章对时间序列分析方法进行概述; 第2章对统计方法及其时间序列分析进行介绍并提供Python实例; 第3章对机器学习及其时间序列分析进行介绍并提供Python实例; 第4章对深度学习及其时间序列分析进行介绍并提供Python实例。
本书主要为读者提供快速的问题解决思路和一般策略, 未深入讨论各类算法模型的底层原理、 推导过程及具体任务的优化改进。读者可在本书提供的方法和源码基础上, 进行模型结构或算法流程优化和创新, 以满足读者在实际学习、 研究和工程应用中的需要。为保证代码清晰明确, 本书执行PEP 8(python enterprise proposal 8)代码格式。书中实例围绕时间序列分析目标开展编程, 应用范围较为广泛, 有望满足不同领域科研工作者及工程技术从业人员的使用需要, 既可作为本科生、 研究生相关课程教学教材, 也能作为相关领域工程人员的技术参考书。
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