実践時系列解析 : 統計と機械学習による予測

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実践時系列解析 : 統計と機械学習による予測

Aileen Nielsen著 ; 山崎邦子, 山崎康宏訳

オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2021.9

タイトル別名

Practical time series analysis : prediction with statistics and machine learning

時系列解析 : 実践 : 統計と機械学習による予測

タイトル読み

ジッセン ジケイレツ カイセキ : トウケイ ト キカイ ガクシュウ ニ ヨル ヨソク

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注記

原著 (O'Reilly Media, c2020) の翻訳

参考文献: 各章末

内容説明・目次

内容説明

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

「BOOKデータベース」 より

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