时间序列预测：基于机器学习和Python实现
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山西太原
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作者[美]弗朗西斯卡·拉泽里(Francesca Lazzeri)
出版社机械工业出版社
ISBN9787111697466
出版时间2021-11
装帧平装
开本16开
定价89元
货号11381802
上书时间2024-09-04
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作者简介
弗朗西斯卡·拉泽里博士是大数据技术创新和机器学习实际应用方面的专家，拥有超过十年的学术和行业经验。她的研究涵盖机器学习、统计建模、时间序列计量经济学和预测等领域，以及能源、石油和天然气、零售、航空航天、医疗和专业服务等行业。她目前在微软领导一个由云人工智能倡导者和开发者组成的靠前团队，管理大量客户，并在云上构建智能自动化解决方案。
目录
译者序 前言 致谢 关于作者 关于技术审阅人 第1章 时间序列预测概述1 1.1 时间序列预测的机器学习方法2 1.2 时间序列预测的监督学习12 1.3 基于Python的时间序列预测19 1.4 时间序列预测的实验设置22 1.5结24 第2章 如何在云上设计一个端到端的时间序列预测解决方案25 2.1 时间序列预测模板25 2.1.1 业务理解和能度量27 2.1.2 数据摄取30 2.1.3 数据探索与理解33 2.1.4 数据预处理和特征工程34 2.1.5 模型构建和选择36 2.2 需求预测建模技术概述37 2.2.1 模型评估40 2.2.2 模型部署41 2.2.3 预测解决方案的接受程度47 2.3 用例：需求预测47 2.4结51 第3章 时间序列数据准备53 3.1 用于时间序列数据的Python库53 3.1.1 时间序列的通用数据准备工作56 3.1.2 时间戳与周期58 3.1.3 转换为时间戳61 3.1.4 提供格式参数62 3.1.5 索引63 3.1.6 时间/日期组件69 3.1.7 频率转换70 3.2 探索与理解时间序列72 3.2.1 如何开始时间序列数据分析72 3.2.2 时间序列中缺失值的数据清理77 3.2.3 归一化和标准化时间序列数据80 3.3 时间序列特征工程83 3.3.1 日期时间特征84 3.3.2 滞后特征和窗口特征85 3.3.3 滚动窗口统计信息90 3.3.4 扩展窗口统计信息92 3.4结93 第4章 时间序列预测的自回归和自动方法94 4.1 自回归95 4.2 移动平均112 4.3 自回归移动平均113 4.4 差分自回归移动平均114 4.5 自动化机器学习121 4.6结128 第5章 基于神经网络的时间序列预测130 5.1 将深度学习用于时间序列预测的原因130 5.1.1 深度学经网络能够自动从原始数据中学习和提取特征132 5.1.2 深度学习支持多个输入和输出133 5.1.3 循环神经网络擅长从输入数据中提取模式135 5.2 基于循环神经网络的时间序列预测136 5.2.1 循环神经网络137 5.2.2 长短期记忆139 5.2.3 门控循环单元140 5.2.4 如何为LSTM和GRU准备时间序列数据141 5.3 如何开发用于时间序列预测的GRU和LSTM146 5.3.1 Keras147 5.3.2 TensorFlow148 5.3.3 单变量模型149 5.3.4 多变量模型153 5.4结157 第6章 时间序列预测的模型部署159 6.1 实验设置和Python版的Azure机器学习SDK介绍 159 6.1.1 Workspace159 6.1.2 Experiment160 6.1.3 Run160 6.1.4 Model161 6.1.5 ComputeTarget、RunConfiguration和ScriptRunConfig162 6.1.6 Image和Webservice163 6.2 机器学习模型部署 164 6.3 时间序列预测的解决方案体系结构部署示例 168 6.3.1 训练并部署ARIMA模型 170 6.3.2 配置工作空间 173 6.3.3 创建实验 175 6.3.4 创建或连接计算集群 175 6.3.5 上传数据到Azure 176 6.3.6 创建估算器 179 6.3.7 将工作提交到远程集群180 6.3.8 注册模型 180 6.3.9 部署模型180 6.3.10 定义输入脚本和依赖项 182 6.3.11 自动生成模式 182 6.4结187 参考文献189
内容摘要
当今，时间序列预测在金融、教育和医疗等行业中广泛使用，同时也在各类商业人士的决策中发挥着重要作用。本书揭开了时间序列预测技术的神秘面纱，为没有时间序列或机器学习经验的读者提供了创建和评估时间序列模型所需的基本工具。本书使用流行的Python工具和库来解决复杂和重要的业务预测问题，展示了如何使用Python编程语言实现准确和实用的时间序列预测模型。书中详细介绍了如何获取和清理数据，如何设计端到端的时间序列预测解决方案，如何理解时间序列预测的一些经典方法，如何将神经网络结合到预测模型中，以及如何在真实世界中部署时间序列预测模型。本书很好适合有2～3年工作经验的商业分析师、开发人员和数据科学家阅读，也适合那些熟悉时间序列预测理论但缺乏实践经验的研究人员参考。
精彩内容
当今，时间序列预测在金融、教育和医疗等行业中广泛使用，同时也在各类商业人士的决策中发挥着重要作用。本书揭开了时间序列预测技术的神秘面纱，为没有时间序列或机器学习经验的读者提供了创建和评估时间序列模型所需的基本工具。本书使用流行的Python工具和库来解决复杂和重要的业务预测问题，展示了如何使用Python编程语言实现准确和实用的时间序列预测模型。书中详细介绍了如何获取和清理数据，如何设计端到端的时间序列预测解决方案，如何理解时间序列预测的一些经典方法，如何将神经网络结合到预测模型中，以及如何在真实世界中部署时间序列预测模型。本书很好适合有2～3年工作经验的商业分析师、开发人员和数据科学家阅读，也适合那些熟悉时间序列预测理论但缺乏实践经验的研究人员参考。
媒体评论
本书为没有或几乎没有时间序列或机器学习经验的读者提供了创建和评估时间序列模型所需的基本工具。
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