Machine Learning for Time Series with Python - Second Edition : Python to forecast, predict, and monitor time series with modern ML and foundation models at scale
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing Okt 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Gain practical skills in time series forecasting, time series analysis, and predictive modeling with Python. Learn ARIMA, SARIMA, gradient boosting, recurrent neural networks, and feature engineering through real-world forecasting examples.
N° de ref. del artículo 9781837631339
- Título
- Machine Learning for Time Series with Python - Second Edition : Python to forecast, predict, and monitor time series with modern ML and foundation models at scale
- Autor
- Ben Auffarth
- Editorial
- Packt Publishing Okt 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1837631336
- ISBN 13
- 9781837631339
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 826 gramos
- Dimensiones
- 235x191x25 mm
Get better insights from time-series data and become proficient in building models with real-world data
Key Features
- Explore popular and state-of-the-art machine learning methods, including the latest online and deep learning algorithms
- Learn to increase the accuracy of your predictions by matching the right model to your problem
- Master time series in Python via real-world case studies on operations management, digital marketing, finance, and healthcare
Book Description
The Python time-series ecosystem is a huge and challenging topic to tackle, especially for time series since there are so many new libraries and models. Machine Learning for Time Series, Second Edition, aims to deepen your understanding of time series by providing a comprehensive overview of popular Python time-series packages and helping you build better predictive systems.
This fully updated second edition starts by re-introducing the basics of time series and then helps you get to grips with traditional autoregressive models as well as modern non-parametric models. By observing practical examples and the theory behind them, you will gain a deeper understanding of loading time-series datasets from any source and a variety of models, such as deep learning recurrent neural networks, causal convolutional network models, and gradient boosting with feature engineering. This book will also help you choose the right model for the right problem by explaining the theory behind several useful models. New updates include a chapter on forecasting and extracting signals on financial markets and case studies with relevant examples from operations management, digital marketing, and healthcare.
By the end of this book, you should feel at home with effectively analyzing and applying machine learning methods to time series.
What you will learn
- Visualize time series data with ease
- Characterize seasonal and correlation patterns through autocorrelation and statistical techniques
- Get to grips with classical time series models such as ARMA, ARIMA, and more
- Understand modern time series methods including the latest deep learning and gradient boosting methods
- Choose the right method to solve time-series problems
- Become familiar with libraries such as Prophet, sktime, statsmodels, XGBoost, and TensorFlow
- Understand both the advantages and disadvantages of common models
- Evaluate high-performance forecasting solutions
Who This Book Is For
This book is ideal for data analysts, data scientists, and Python developers who want instantly useful and practical recipes to implement today, and a comprehensive reference book for tomorrow. Basic knowledge of the Python Programming language is a must, while familiarity with statistics will help you get the most out of this book.
Table of Contents
- Introduction
- Dealing with Time Series in Python
- Time Series Analysis
- Forecasting with moving averages and autoregressive models
- Machine Learning for Time Series
- Unsupervised machine learning
- Drift and adaptive models
- Reinforcement learning
- Event time prediction
- Probabilistic models and confidence
- Deep Learning
- Multivariate forecasting
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Acerca del autor
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representado por el director gerente Christel Glass
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Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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