Описание складчины

Книга Современное прогнозирование временных рядов (Валерий Манохин) станет полезным дополнением к цифровой библиотеке тех, кто предпочитает электронный формат. Получить доступ к материалу можно через складчину.

Зарегистрируйтесь, чтобы посмотреть контент
Aноним
Ссылка на картинку
Аннотация

Комплексное руководство по статистическим моделям, моделям машинного и глубокого обучения в Python

Эта книга — практическое руководство, объединяющее статистику, машинное обучение и нейросетевые подходы в единую систему. Книга показывает, как строить точные и устойчивые прогнозы в условиях изменчивых данных и неопределённости, превращая исследовательские эксперименты в воспроизводимые решения на Python.

Вы узнаете, как:
  • определять пределы прогнозируемости и избегать переобучения;
  • сочетать статистические и нейросетевые методы в едином пайплайне;
  • проектировать корректную валидацию и метрики устойчивости;
  • выявлять и компенсировать дрейф данных;
  • превращать исследования в воспроизводимые решения на Python.
Издание предназначено для аналитиков данных, инженеров машинного обучения, исследователей и всех, кто хочет перейти от теории к созданию надёжных, интерпретируемых и практически применимых моделей прогнозирования.

Формат: PDF
Показать больше
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть контент.
Последнее редактирование:
Поиск по тегу:
валерий манохин для аналитиков данных инженеров машинного обучения машинное обучение и нейросетевые подходы руководство по статистическим моделям современное прогнозирование временных рядов статистические и нейросетевые методы точные и устойчивые прогнозы
Похожие складчины
Показать больше похожих складчин

Зарегистрируйте учетную запись

У вас появится больше возможностей!

Создать учетную запись

Пройдите быструю регистрацию

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите.