実践　時系列解析統計と機械学習による予測 / Aileen Nielsen

出荷目安の詳細はこちら内容詳細時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。目次 : 時系列の概論と簡単な歴史/ 時系列データの見つけ方と前処理/ 時系列の探索的データ解析/ 時系列データのシミュレーション/ 時間データの保管/ 時系列に使える統計モデル/ 時系列に使える状態空間モデル/ 特徴量の生成と選択/ 機械学習による時系列解析/ ディープラーニングによる時系列解析/ 誤差の測定/ 時系列モデルの当てはめと提供の性能に関する考慮事項/ ヘルスケア分野への適用/ 金融分野への適用/ 政府機関が公表する時系列/ 時系列パッケージ/ 予測の予測

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