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Practical Time Series Analysis (eBook)

Prediction with Statistics and Machine Learning
eBook Download: PDF
2019
504 Seiten
O'Reilly Media (Verlag)
978-1-4920-4162-7 (ISBN)
Systemvoraussetzungen
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Time series data analysis is increasingly important due to the massive production of such data through the internet of things, the digitalization of healthcare, and the rise of smart cities. As continuous monitoring and data collection become more common, the need for competent time series analysis with both statistical and machine learning techniques will increase.Covering innovations in time series data analysis and use cases from the real world, this practical guide will help you solve the most common data engineering and analysis challengesin time series, using both traditional statistical and modern machine learning techniques. Author Aileen Nielsen offers an accessible, well-rounded introduction to time series in both R and Python that will have data scientists, software engineers, and researchers up and running quickly.Youll get the guidance you need to confidently:Find and wrangle time series dataUndertake exploratory time series data analysisStore temporal dataSimulate time series dataGenerate and select features for a time seriesMeasure errorForecast and classify time series with machine or deep learningEvaluate accuracy and performance
Erscheint lt. Verlag 20.9.2019
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
ISBN-10 1-4920-4162-9 / 1492041629
ISBN-13 978-1-4920-4162-7 / 9781492041627
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