Logo
Project Icon

Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook

Python时间序列分析与预测实战指南

时间序列分析Python数据科学机器学习预测Github开源项目

这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术，涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法，以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究，读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测，并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。

访问官网访问官网GithubGithub
介绍相关项目
feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南
GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程
该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南，涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法，以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明，旨在提升预测模型性能。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例，本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具，提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导，以及多个跨行业的案例研究，支持独立完成端到端的机器学习项目。
awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦
GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习
该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。
awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总
GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习
本项目汇集了时间序列预测领域的最新论文、代码和相关资源。内容涵盖M4竞赛、Kaggle时间序列竞赛、学术研究、理论基础、实践工具和数据集等。为研究人员和从业者提供全面的参考资料，促进时间序列预测技术的深入研究与应用。
python-machine-learning-book-2nd-edition - Python机器学习与深度学习实用指南
GithubPackt PublishingPython Machine Learning开源项目数据科学机器学习深度学习
本书详细介绍机器学习和深度学习的核心概念，教你使用Python及其主要库（如Scikit-Learn和TensorFlow）进行数据处理、分类、回归和模型优化。书中包含丰富的示例代码和Jupyter笔记本，帮助读者理解复杂的数学理论和实现步骤，是数据科学家和工程师学习和提升机器学习技能的理想选择。
machine-learning-book - 深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南
GithubMachine LearningPackt PublishingPyTorchScikit-LearnSebastian Raschka开源项目
该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习，内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题，通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。
sktime - 多功能时间序列分析和预测库
GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口
sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例，帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户，通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息：Packt Publishing, 2019年12月12日，ISBN-13: 978-1789955750。
Econometrics-With-Python - Python计量经济学教程
GithubPython回归分析开源项目时间序列统计学计量经济学
这个开源项目提供了一套使用Python实现的计量经济学教程。内容涵盖基础到高级主题，包括线性回归、时间序列分析和面板数据等。教程适合大学生、数据分析师和初级研究人员，结合理论讲解和实际编程示例。项目基于经典教材，提供详细的代码演示和可视化图表，是学习现代计量经济学方法的实用资源。教程分为两部分:第一部分介绍基础知识和Python实现,第二部分深入探讨计量经济学理论。项目包含多个Jupyter笔记本,涵盖简单线性回归、多元回归、时间序列分析等主题。这是一个开放获取的学习资源,适合想要掌握计量经济学和Python编程的学习者。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能，包括文生视频、动态画面和形象生成等，帮助用户快速上手，创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台，用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品，帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型，为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能，满足事务性工作的高频需求，帮助撰稿人节省精力，提高效率，优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号