W Go Max zyskujesz:
W Go Standard zyskujesz:
W Go Single zyskujesz:
Z ofertą Empik Go Abonament biblioteczny zyskujesz:
Wykorzystując kod otrzymany od biblioteki, możesz korzystać z Empik Go na maksymalnie 2 urządzeniach, w następującej konfiguracji:
1 czytnik oraz 1 urządzenie mobilne (telefon, tablet).
Z ofertą Empik Go Abonament biblioteczny zyskujesz:
Wykorzystując kod otrzymany od biblioteki, możesz korzystać z Empik Go na maksymalnie 2 urządzeniach, w następującej konfiguracji:
1 czytnik oraz 1 urządzenie mobilne (telefon, tablet).
Z ofertą Empik Go Abonament biblioteczny zyskujesz:
Wykorzystując kod otrzymany od biblioteki, możesz korzystać z Empik Go na maksymalnie 2 urządzeniach, w następującej konfiguracji:
1 czytnik oraz 1 urządzenie mobilne (telefon, tablet).
W Go Plus zyskujesz:
W Go Mikro zyskujesz:
W Go Mini zyskujesz:
Każdy sprzedawca w empik.com jest przedsiębiorcą. Wszystkie obowiązki związane z umową sprzedaży ciążą na sprzedawcy.
Masz już ten produkt? Dodaj go do Biblioteki i podziel się jej zawartością ze znajomymi.
Prophet 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 first 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.
ID produktu: | 1479730733 |
Tytuł: | Forecasting Time Series Data with Facebook Prophet |
Autor: | Greg Rafferty |
Wydawnictwo: | PublishDrive |
Język wydania: | angielski |
Liczba stron: | 270 |
Data premiery: | 2024-04-19 |
Rok wydania: | 2021 |
Format: |
EPUB
|
Liczba urządzeń: | bez ograniczeń |
Drukowanie: | bez ograniczeń |
Kopiowanie: | bez ograniczeń |
ocen
Podziel się na Facebooku
Właśnie zrecenzowałem Forecasting Time Series Data with Facebook Prophet
Prophet 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 ...