Deep Learning for Time Series Forecasting: Predict the Future with MLPs, CNNs and LSTMs in Python
- Добавил: buratino
- Дата: 31-03-2020, 13:52
- Комментариев: 0

Автор: Jason Brownlee
Издательство: Machine Learning Mastery Pty. Ltd.
Год: 2018
Формат: True PDF
Страниц: 574
Размер: 13.9 Mb
Язык: English
Deep learning methods offer a lot of promise for time series forecasting, such as the automatic learning of temporal dependence and the automatic handling of temporal structures like trends and seasonality. With clear explanations, standard Python libraries, and step-by-step tutorial lessons you’ll discover how to develop deep learning models for your own time series forecasting projects.

Внимание
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.