Полное описание
>
Нильсен, Эйлин. Практический анализ временных рядов : прогнозирование со статистикой и машинное обучение / Эйлин Нильсен; перевод с английского и редакция Д. А. Клюшина. - Москва ; Санкт-Петербург : Диалектика, 2021. - 538 с. : ил. - (O'Reilly). - Предм. указ.: с. 532-538. - Пер. изд. : Practical time series analysis. Prediction with statistics and machine learning / Aileen Nielsen. - Beijing, 2020. - 300 экз. - ISBN 978-5-907365-04-9. - Текст (визуальный) : непосредственный.| ГРНТИ | УДК | |
| 27.43.17 | 519.246 | |
| 28.23.25 | 004.85 |
Рубрики:
Ряды статистические
Машинное обучение
Кл.слова (ненормированные): ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ -- ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ -- МЕДИЦИНСКИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ -- МОДЕЛИРОВАНИЕ -- ОБРАБОТКА -- РАСПОЗНАВАНИЕ -- ФИНАНСОВЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ -- ХРАНЕНИЕ
Аннотация: Анализ временных рядов становится все более и более актуальным разделом науки о данных в связи с широким распространением Интернета вещей, переходом здравоохранения на исключительно цифровой учет данных и ростом умных городов. Непрерывный мониторинг и сбор самых разных данных становятся повседневной действительностью и предопределяют постоянно растущую потребность в эффективных инструментах анализа временных рядов, основанных как на статистических методах, так и на методах машинного обучения. В этом практическом руководстве описаны современные технологии анализа данных временных рядов и приведены примеры их практического использования в самых разных предметных областях. Оно призвано помочь в решении наиболее распространенных задач исследования и обработки временных рядов с помощью традиционных статистических методов и наиболее популярных моделей машинного обучения. В своей книге Эйлин Нильсен рассматривает самые распространенные и доступные инструменты анализа временных рядов.
Доп. точки доступа:
Клюшин, Д.А.\пер.\
Nielsen, Aileen
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): Ж2-21/70030)>
Шифр в сводном ЭК: c796a61d30e353b099469c75edd946a2
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
Гантерот К. Оптимизация программ на C++. Проверенные методы для повышения производительности / К. Гантерот ; Пер. И. В. Красиков, 2017. - 390, [10] с. - Текст : непосредственный.Браун Э. Изучаем JavaScript : выставочные материалы / Э. Браун, 2017. - 367 с. - Текст : непосредственный.Монк С. Мейкерство. Arduino и Raspberry Pi : монография / С. Монк, 2017. - 336 с. - Текст : непосредственный.Грас Д. Data Science. Наука о данных с нуля / Д. Грас, 2017. - 336 с. - Текст : непосредственный.Стеллман Э. Постигая Agile. Ценности, принципы, методологии / Э. Стеллман, Д. Грин, 2017. - 445 с. - Текст : непосредственный.
Роббинс А. Bash : монография / А. Роббинс, 2017. - 149 с. - Текст : непосредственный.Монк С. Raspberry Pi. Сборник рецептов : монография / С. Монк, 2017. - 528 с. - Текст : непосредственный.Стеллман Э. Постигая Agile. Ценности, принципы, методологии / Э. Стеллман, Д. Грин ; Пер. С. Пасерба, 2018. - 444 с. - Текст : непосредственный.Дарвин Я.Ф. Android. Сборник рецептов : монография / Я. Ф. Дарвин, 2018. - 763 с. - Текст : непосредственный.Фурнье К. От разработчика до руководителя. Менеджмент для IT-специалистов / К. Фурнье, 2018. - 287 с. - Текст : непосредственный.Албахари Д. C# 7.0. Справочник. Полное описание языка : научно-популярная литература / Д. Албахари, Б. Албахари, 2018. - 1023 с. - Текст : непосредственный.О'Нил К. Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R : монография / К. О'Нил, Р. Шатт, Р. Шатт, 2019. - 364 с. - Текст : непосредственный.Мейер Э. CSS. Карманный справочник : переводное издание / Э. Мейер ; Пер. И. В. Берштейн, 2019. - 202 с. - Текст : непосредственный.Мартелли А. Python. Справочник : монография / А. Мартелли, А. Рейвенскрофт, С. Холден, 2019. - 892 с. - Текст : непосредственный.Монк С. Электроника. Сборник рецептов : готовые решения на базе Arduino и Raspberry Pi / С. Монк; [перевод с английского И. В. Василенко], 2019. - 477 с. - Текст : непосредственный.Эванс Б. Java: оптимизация программ : практические методы повышения производительности приложений в JVM / Б. Эванс, Д. Гоф, К. Ньюланд; [перевод с английского и редакция И. В. Карася], 2019. - 448 с. - Текст : непосредственный.Бхарат Рамсундар.TensorFlow для глубокого обучения : [от линейной регрессии до обучения с максимизацией подкрепления: для разработчиков систем машинного обучения] / Бхарат Рамсундар, Реза Босаг Заде; [перевод с английского А. Логунова], 2019. - 253 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результаты| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
Sequential Analysis. - Журнал выходит с 1982г. r=on-line. - Текст : электронный.Волков П.Н. Математические методы в экспериментальных исследованиях. Планирование и статистический анализ многофакторных экспериментов / П. Н. Волков, 1990. - 131 с. - Текст : непосредственный.Александров Ф.И. Разработка программного комплекса автоматического выделения и прогноза аддитивных компонент временных рядов в рамках подхода "Гусеница"-SSA : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ" : диссертация на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук / Ф. И. Александров, 2006. - 15 с. - Текст : непосредственный.Карманов В.С. Планирование эксперимента в задачах анализа данных типа времени жизни : специальность 05.13.17 "Теоретические основы информатики" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук / В. С. Карманов, 2003. - 23 с. - Текст : непосредственный.Волков А.Л. Ортогональные гибкие композиционные планы эксперимента для построения математических моделей объектов и явлений : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)", 05.13.16 "" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук / А. Л. Волков, 1994. - Текст : непосредственный.Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Weihs C. Classification - the ubiquitous challenge / C. Weihs, W. Gaul, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Dapor M. Elaborazione dei dati sperimentali / M. Dapor, M. Ropele, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Drosg M. Dealing with uncertainties / M. Drosg, 2007 r=on-line. - Текст : электронный.Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит, 1973. - 392 с. - Текст : непосредственный.Тюрин Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере / Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров, 1998. - 528 с. - Текст : непосредственный.Лившиц В.Л. Определение и визуализация структуры взаимосвязей объектов статистической системы на основе задачи N тел и нечеткой кластеризации : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / В. Л. Лившиц, 2007. - 22 с. - Текст : непосредственный.Гимпелевич В.Е. Теория эксперимента / В. Е. Гимпелевич, 1994. - 134 c. - Текст : непосредственный.Математическая статистика / Санкт-Петербургский горный ин-т им. Г. В. Плеханова, 1995. - 36 c. - Текст : непосредственный.Кинякин В. Н. Введение в регрессионный анализ : выставочные материалы / В. Н. Кинякин, Е. А. Сандрюкова, 2013. - 132 с. - Текст : непосредственный.Тюмиков Д.К. Энтропийно-информационные меры многомерных статистических связей / Д. К. Тюмиков, 2012. - 134 с. - Текст : непосредственный.Нозик А.А. Применение метода квазиоптимальных весов для обработки данных эксперимента / А. А. Нозик, Ф. В. Ткачев, 2009. - 16 с. - Текст : непосредственный.Звягин П.Н. Математические модели и методы структурного анализа рядов наблюдений на основе сепарации пространства параметров : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / П. Н. Звягин, 2009. - 16 с. - Текст : непосредственный.Мойсюк Б.Н. Основы теории планирования эксперимента / Б. Н. Мойсюк, 2005. - 464 с. - Текст : непосредственный.Камартина Н.М. Математика. Математическая статистика : выставочные материалы / Н. М. Камартина, 2014. - 51 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыAbe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Потапов А.Б. Можно ли обрабатывать временной ряд как детерминированный? Корреляционный интеграл в роли критерия / А. Б. Потапов, Ю. Куртс, 1997. - 28 с. - Текст : непосредственный.Анализ временных рядов и символьных последовательностей : сборник научных трудов / Ред. Ю. Г. Косарев, 1991. - 183 с. - Текст : непосредственный.Кирина-Лилинская Е.П. Метод базисных паттернов в анализе нестационарных временных рядов / Е. П. Кирина-Лилинская, Ю. Н. Орлов, С. Л. Федоров, 2016. - 20 с. - Текст : непосредственный.Орлов Ю.Н. Нестационарные временные ряды : монография / Ю. Н. Орлов, 2011. - 381 с. - Текст : непосредственный.Питухин Е. А. Введение в анализ временных рядов. Основные понятия и методы : выставочные материалы / Е. А. Питухин, И. М. Шабалина, 2012. - 47 с. - Текст : непосредственный.Neumann M.H. Spectral density estimation via nonlinear wavelet methods for stationary non-gaussian time series / M. H. Neumann, 1994. - 27 p. - Текст : непосредственный.Taniguchi M. Higher order asymptotic theory for time series analysis / M. Taniguchi, 1991. - VIII, 160 p. 160 p. - Текст : непосредственный.Комиссарчик В.Ф. Обработка временных рядов / В. Ф. Комиссарчик, 1997. - 98 с. - Текст : непосредственный.Орлов Ю.Н. Кинетические уравнения для прогнозирования нестационарных временных рядов / Ю. Н. Орлов, К. П. Осминин, 2008. - 28 с. - Текст : непосредственный.Studies in computational intelligence / ed. J. Kacprzyk. Vol. 421 : Supervised learning with complex-valued neural networks / S. Suresh, N. Sundararajan, R. Savitha, 2013. - XXI, 168 p. - Текст : непосредственный.Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. - Текст : электронный.Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H. H. Ehrenburg, H. A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный.Hall P. On wavelet methods for curve estimation in time series / P. Hall, P. Patil, Y. K. Truong, 1994. - 21 p. - Текст : непосредственный.Hall P. On estimating possibly discontinuous regression involving stationary time series / P. Hall, P. Patil, Y. K. Truong, 1994. - 31 p. - Текст : непосредственный.Adaptive agents and multi-agent systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Голяндина Н.Э. Метод "Гусеница"-SSA: прогноз временных рядов / Н. Э. Голяндина, 2004. - 50 с. - Текст : непосредственный.Вуколов Э.А. Анализ временных рядов / Э. А. Вуколов, 1997. - 55 с. - Текст : непосредственный.Голубенцев А.Ф. Авторегрессивные методы спектрального анализа временных рядов / А. Ф. Голубенцев, С. А. Ноянова, 2002. - 29 с. - Текст : непосредственный.Николенко С.И. Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыАлександров Ф.И. Разработка программного комплекса автоматического выделения и прогноза аддитивных компонент временных рядов в рамках подхода "Гусеница"-SSA : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ" : диссертация на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук / Ф. И. Александров, 2006. - 15 с. - Текст : непосредственный.Bellifemine F. Developing multi-agent systems with JADE / F. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood, 2007 r=on-line. - Текст : электронный.Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Звягин П.Н. Математические модели и методы структурного анализа рядов наблюдений на основе сепарации пространства параметров : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / П. Н. Звягин, 2009. - 16 с. - Текст : непосредственный.Campagnoli P. Dynamic linear models with R / P. Campagnoli, G. Petris, S. Petrone, 2009 r=on-lineПотапов А.Б. Можно ли обрабатывать временной ряд как детерминированный? Корреляционный интеграл в роли критерия / А. Б. Потапов, Ю. Куртс, 1997. - 28 с. - Текст : непосредственный.Ishiguro M. Ardock, an auto-regressive model analyzer / M. Ishiguro, H. Kato, H. Akaike, 1999. - 72 p. - Текст : непосредственный.Evolution and learning in multiagent systems : материалы временных коллективов / Ed. S. Sen, 1998. - 141 p. - Текст : непосредственный.Анализ временных рядов и символьных последовательностей : сборник научных трудов / Ред. Ю. Г. Косарев, 1991. - 183 с. - Текст : непосредственный.Lieshout M.N.M. van Maximum likelihood estimation for the bombing model / M.N.M. van Lieshout, E.W. van Zwet, 2000. - 17 p. - Текст : непосредственный.Кирина-Лилинская Е.П. Метод базисных паттернов в анализе нестационарных временных рядов / Е. П. Кирина-Лилинская, Ю. Н. Орлов, С. Л. Федоров, 2016. - 20 с. - Текст : непосредственный.Орлов Ю.Н. Нестационарные временные ряды : монография / Ю. Н. Орлов, 2011. - 381 с. - Текст : непосредственный.Питухин Е. А. Введение в анализ временных рядов. Основные понятия и методы : выставочные материалы / Е. А. Питухин, И. М. Шабалина, 2012. - 47 с. - Текст : непосредственный.Соколов Г.А. Статистический анализ нерегулярных распределений / Г. А. Соколов, Н. А. Чистякова, 1999. - 98 с. - Текст : непосредственный.Neumann M.H. Spectral density estimation via nonlinear wavelet methods for stationary non-gaussian time series / M. H. Neumann, 1994. - 27 p. - Текст : непосредственный.Taniguchi M. Higher order asymptotic theory for time series analysis / M. Taniguchi, 1991. - VIII, 160 p. 160 p. - Текст : непосредственный.Комиссарчик В.Ф. Обработка временных рядов / В. Ф. Комиссарчик, 1997. - 98 с. - Текст : непосредственный.Якушев Д.Ж. Нейронные сети для обработки временных рядов : специальность 05.13.17 "Теоретические основы информатики" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук / Д. Ж. Якушев, 1998. - 16 с. - Текст : непосредственный.Advances in machine learning / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line. - Текст : электронный.Артемкин Д.Е. Разработка математического и программного обеспечения автоматизированного прогнозирования временных рядов на основе нейрокомпьютерных технологий : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)", 05.13.11 "Математическое и программное обеспечение вычислительных машин,комплексов и компьютерных сетей" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук / Д. Е. Артемкин, 2003. - 18 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыЗаказ фрагмента документа ₽