9781800568532 - forecasting time series data with facebook prophet: build, improve, and optimize time series forecasting models using the advanced forecasting tool de greg rafferty (18 resultados)
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Librería: HPB-Movies, Dallas, Estados Unidos de AmericaHPB-Movies
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Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, Estados Unidos de AmericaWorld of Books (was SecondSale)
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Librería: Better World Books: West, Reno, Estados Unidos de AmericaBetter World Books: West
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Condición: Very Good. Pages intact with possible writing/highlighting. Binding strong with minor wear. Dust jackets/supplements may not be included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
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Librería: medimops, Berlin, Alemaniamedimops
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Librería: California Books, Miami, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Condición: Gut. 270 S. Einband mit leichten Gebrauchsspuren, an Ecken leicht berieben. Seiten sauber. 383 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 520 Taschenbuch, Maße: 23.5 cm x 19.05 cm x 1.45 cm.
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Librería: Books Puddle, New York, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Condición: New. pp. 270.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Condición: New. Print on Demand pp. 270.
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Librería: Biblios, frankfurt am main, AlemaniaBiblios
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Condición: New. PRINT ON DEMAND pp. 270.
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book will help you get to grips with the task of time series forecasting using the leading open source forecasting tool available to the public, Facebook Prophet. You will learn how to implement the advanced feat…ures of Prophet to build forecast models.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Taschenbuch. Condición: Neu. Forecasting Time Series Data with Facebook Prophet | Build, improve, and optimize time series forecasting models using the advanced forecasting tool | Greg Rafferty | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2021 | Packt Publishing | EAN 9781800568532 | Verantwortliche Person für die EU: Li…bri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Create and improve high-quality automated forecasts for time series data that have strong seasonal effects, holidays, and additional regressors using PythonKey FeaturesLearn how to use the open-source forecasting tool Facebook Prophet to… improve your forecastsBuild a forecast and run diagnostics to understand forecast qualityFine-tune models to achieve high performance, and report that performance with concrete statisticsBook DescriptionProphet enables Python and R developers to build scalable time series forecasts. This book will help you to implement Prophet's cutting-edge forecasting techniques to model future data with higher accuracy and with very few lines of code.You will begin by exploring the evolution of time series forecasting, from the basic early models to the advanced models of the present day. The book will demonstrate how to install and set up Prophet on your machine and build your fi rst model with only a few lines of code. You'll then cover advanced features such as visualizing your forecasts, adding holidays, seasonality, and trend changepoints, handling outliers, and more, along with understanding why and how to modify each of the default parameters. Later chapters will show you how to optimize more complicated models with hyperparameter tuning and by adding additional regressors to the model. Finally, you'll learn how to run diagnostics to evaluate the performance of your models and see some useful features when running Prophet in production environments.By the end of this Prophet book, you will be able to take a raw time series dataset and build advanced and accurate forecast models with concise, understandable, and repeatable code.What You Will LearnGain an understanding of time series forecasting, including its history, development, and usesUnderstand how to install Prophet and its dependenciesBuild practical forecasting models from real datasets using PythonUnderstand the Fourier series and learn how it models seasonalityDecide when to use additive and when to use multiplicative seasonalityDiscover how to identify and deal with outliers in time series dataRun diagnostics to evaluate and compare the performance of your modelsWho this Book is forThis book is for data scientists, data analysts, machine learning engineers, software engineers, project managers, and business managers who want to build time series forecasts in Python. Working knowledge of Python and a basic understanding of forecasting principles and practices will be useful to apply the concepts covered in this book more easily.
