Time Series Algorithms Recipes
Idioma: inglés
Editorial: APress, US, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Rarewaves USA, HEBRON, KY, Estados Unidos de AmericaRarewaves USA
Vendedor de IberLibro desde 10 de junio de 2025
Condición: Nuevo
EUR 31,60
Cantidad disponible: 8 disponibles
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
This book teaches the practical implementation of various concepts for time series analysis and modeling with Python through problem-solution-style recipes, starting with data reading and preprocessing. It begins with the fundamentals of time series forecasting using statistical modeling methods like AR (autoregressive), MA (moving-average), ARMA (autoregressive moving-average), and ARIMA (autoregressive integrated moving-average). Next, you'll learn univariate and multivariate modeling using different open-sourced packages like Fbprohet, stats model, and sklearn. You'll also gain insight into classic machine learning-based regression models like randomForest, Xgboost, and LightGBM for forecasting problems. The book concludes by demonstrating the implementation of deep learning models (LSTMs and ANN) for time series forecasting. Each chapter includes several code examples and illustrations. After finishing this book,you will have a foundational understanding of various concepts relating to time series and its implementation in Python. What You Will LearnImplement various techniques in time series analysis using Python.Utilize statistical modeling methods such as AR (autoregressive), MA (moving-average), ARMA (autoregressive moving-average) and ARIMA (autoregressive integrated moving-average) for time series forecasting Understand univariate and multivariate modeling for time series forecastingForecast using machine learning and deep learning techniques such as GBM and LSTM (long short-term memory) Who This Book Is ForData Scientists, Machine Learning Engineers, and software developers interested in time series analysis.…
N° de ref. del artículo LU-9781484289778
- Título
- Time Series Algorithms Recipes
- Autor
- V Adithya Krishnan, Akshay R Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni
- Editorial
- APress, US
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484289773
- ISBN 13
- 9781484289778
- Implement various techniques in time series analysis using Python.
- Utilize statistical modeling methods such as AR (autoregressive), MA (moving-average), ARMA (autoregressive moving-average) and ARIMA (autoregressive integrated moving-average) for time series forecasting
- Understand univariate and multivariate modeling for time series forecasting
- Forecast using machine learning and deep learning techniques such as GBM and LSTM (long short-term memory)
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Akshay Kulkarni is an AI and machine learning (ML) evangelist and a thought leader. He has consulted several Fortune 500 and global enterprises to drive AI and data science-led strategic transformations. He has been honoured as Google Developer Expert, and is an Author and a regular speaker at top AI and data science conferences (including Strata, O’Reilly AI Conf, and GIDS). He is a visiting faculty member for some of the top graduate institutes in India. In 2019, he has been also featured as one of the top 40 under 40 Data Scientists in India. In his spare time, he enjoys reading, writing, coding, and helping aspiring data scientists. He lives in Bangalore with his family.
Adarsha Shivananda is a Data science and MLOps Leader. He is working on creating worldclass MLOps capabilities to ensure continuous value delivery from AI. He aims to build a pool of exceptional data scientists within and outside of the organization to solve problems through training programs, and always wants to stay ahead of the curve. He has worked extensively in the pharma, healthcare, CPG, retail, and marketing domains. He lives in Bangalore and loves to read and teach data science.
Anoosh Kulkarni is a data scientist and a Senior AI consultant. He has worked with global clients across multiple domains and helped them solve their business problems using machine learning (ML), natural language processing (NLP), and deep learning.. Anoosh is passionate about guiding and mentoring people in their data science journey. He leads data science/machine learning meet-ups and helps aspiring data scientists navigate their careers. He also conducts ML/AI workshops at universities and is actively involved in conducting webinars, talks, and sessions on AI and data science. He lives in Bangalore with his family.
V Adithya Krishnan is a data scientist and ML Ops Engineer. He has worked with various global clients across multiple domainsand helped them to solve their business problems extensively using advanced Machine learning (ML) applications. He has experience across multiple fields of AI-ML, including, Time-series forecasting, Deep Learning, NLP, ML Operations, Image processing, and data analytics. Presently, he is working on a state-of-the-art value observability suite for models in production, which includes continuous model and data monitoring along with the business value realized. He also published a paper at an IEEE conference, “Deep Learning Based Approach for Range Estimation," written in collaboration with the DRDO. He lives in Chennai with his family.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
Rarewaves USA
HEBRON, KY, Estados Unidos de America
Vendedor de IberLibro desde 10 de junio de 2025
Tarifas de envío en Estados Unidos de America
| Artículo | De 13 a 14 días hábiles | De 13 a 16 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 0,00 | EUR 0,00 |
Métodos de pago
Información empresarial del vendedor
Rarewaves USA
10100 West Sample Road, Ste 101
Coral Springs, FL Estados Unidos de America 33065
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 Rarewaves USA, Coral Springs, Florida, U.S.A., 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.
Condiciones de envío
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Afghanistan
Bhutan
Brazil
Brunei Darussalam
Channel Islands
Chile
Israel
Lao
Mexico
Russian Federation
Saudi Arabia
South Africa
Yemen
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.