実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる時系列分析入門
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Pythonでスラスラわかる ベイズ推論「超」入門
目次
第1部 時系列分析の基本
第1章 時系列分析をはじめよう
第2章 時系列データの構造
第3章 データ生成過程の基本
第2部 Pythonによる時系列分析の基本
第1章 環境構築
第2章 Pythonの基本
第3章 Pythonによる統計分析の基本
第4章 pandasによる日付処理の基本
第5章 Pythonによる時系列分析の基本
第6章 時系列データのシミュレーションと見せかけの回帰
第3部 基本的な時系列分析の手法
第1章 単純な時系列予測の手法
第2章 季節調整とトレンド除去
第3章 sktimeの使い方
第4章 指数平滑化法とその周辺
第4部 Box-Jenkins法とその周辺
第1章 Box-Jenkins法から自動予測アプローチへ
第2章 ARIMAモデル
第3章 SARIMAXモデル
第4章 モデル選択
第5部 線形ガウス状態空間モデル
第1章 状態空間モデルの概要
第2章 ローカルレベルモデルの基本
第3章 ローカルレベルモデルの実装
第4章 ローカルレベルモデルの数理
第5章 基本構造時系列モデル
第6章 状態空間モデルの分析事例
第6部 機械学習法
第1章 LightGBM
第2章 ニューラルネットワークと深層学習
第7部 時系列予測の実践的技術
第1章 モデルの保存と読み込み
第2章 時系列分析の実践におけるTipsと注意点
製品情報
製品名 | 実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる時系列分析入門 |
---|---|
著者名 | 著:馬場 真哉 |
発売日 | 2024年09月20日 |
価格 | 定価:4,180円(本体3,800円) |
ISBN | 978-4-06-536982-1 |
判型 | B5変型 |
ページ数 | 448ページ |
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