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Time Series Forecasting with Deep Learning

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简介：
本课程聚焦于使用深度学习技术进行时间序列预测。通过理论讲解与实践操作相结合的方式，深入探讨循环神经网络等模型的应用。适合对时间序列分析感兴趣的学员。 使用MLPs、CNNs 和 LSTMs 在 Python 中预测未来

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  • Time Series Forecasting with Deep Learning
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    本课程聚焦于使用深度学习技术进行时间序列预测。通过理论讲解与实践操作相结合的方式，深入探讨循环神经网络等模型的应用。适合对时间序列分析感兴趣的学员。 使用MLPs、CNNs 和 LSTMs 在 Python 中预测未来
     
  • Time Series Forecasting with Deep Learning - by Jason Brownlee
    优质
    《Time Series Forecasting with Deep Learning》由Jason Brownlee撰写，本书深入浅出地介绍了如何使用深度学习技术进行时间序列预测，适合数据科学爱好者和专业人士阅读。 深度学习为时间序列预测带来了许多希望，包括自动识别时间依赖关系以及处理趋势和季节性等时间结构的能力。在这本新的电子书中，采用你熟悉的友好机器学习掌握风格，跳过复杂的数学理论，直接进入实践操作环节。通过详细的解释、标准的Python库（如Keras和TensorFlow 2）及分步教程课程，你可以学会如何为自己的时间序列预测项目开发深度学习模型。这本书包含5个部分共25节课，总页数达575页。
     
  • Advanced Time Series Sales Forecasting with ARIMA and SARIMA
    优质
    本课程深入探讨ARIMA和SARIMA模型在时间序列销售预测中的应用，教授如何利用这些统计方法进行精准的市场趋势分析与预测。 项目：使用ARIMA和SARIMA模型的牛仔香烟销售高级时间序列预测 简介： 您在美国联邦政府健康与环境部门担任数据科学家，任务是确定该国最古老、最有实力的卷烟生产商——牛仔香烟（TM, EST 1890）的销售趋势是增长还是下降。尽管该公司历史悠久，但其公开销售和营销数据并不充分。目前仅有的可用战后历史数据是从1949年恢复生产后的11年间的数据，在此期间公司经历了两次停产期：一次是在1960年停止运营，另一次在1970年重新开始。 您的任务是利用这有限的1949年至1960年的销售记录来预测制造商未来的卷烟销量趋势。您需要重建该公司的历史销售数据，并从过去的角度进行未来预测，以便撰写关于美国与主要烟草公司相关的公共卫生报告。 此分析结果将作为重要政府建议的一部分内容，与其他同事的研究相结合，为公共健康和地方经济提供关键性的指导信息。
     
  • Modern Time Series Forecasting in Python, 2nd Edition (Expert...)
    优质
    本书是《Python现代时间序列预测》第二版，专为专家级读者设计，深入讲解如何使用Python进行复杂的时间序列分析和预测。 《Modern Time Series Forecasting with Python, 2nd Edition》是第二版，旨在通过Python社区专家的努力帮助开发人员掌握行业准备就绪的机器学习和深度学习时间序列分析技术。本书由Manu Joseph和Jeffrey Tackes编写，并由Packt Publishing出版发行。 出版社在确保信息准确性方面做出了所有努力，但书内信息仍然以不附带任何明示或暗示保证的方式销售。作者、出版社或其经销商及分销商不会对由此书直接或间接引起的任何损害承担责任。书中提及的所有公司和产品的商标信息均通过正确使用大写来提供。 本书第二版首次出版于2022年11月，第二次发行在2024年10月，是面向行业准备的现代化时间序列预测指南。它涵盖了机器学习与深度学习在时间序列分析中的应用，并利用了PyTorch和pandas等工具来提供一套结合最新技术趋势的方法。 Packt Publishing为本书制作投入了大量的专业人力资源。出版社位于英国伯明翰Grosvenor House，11 St Pauls Square, B3 1RB的注册办公地点。高级出版产品经理是Bhavesh Amin；项目编辑包括Jane D’Souza和Parvathy Nair；内容开发编辑为Deepayan Bhattacharjee；校对编辑由Safis Editor担任，并且Karan Sonawane负责技术编辑，Hemangini Bari作为索引编辑，Pranit Padwal是展示设计师，Anamika Singh则是开发者关系市场专员。 本书的出版强调了时间序列预测领域知识更新和专业化的重要性。几十年来，这一学科主要由特定方法和理论主导，但随着现代机器学习与深度学习技术的发展，该领域的预测技术已经发生了变革并更加侧重于利用这些新兴的方法以应对工业界对准确性和效率日益增长的需求。 通过使用流行的Python库PyTorch和pandas，本书提供了一种结合了最新趋势的实践方法，并将理论知识与实际应用相结合。这使得开发者能够获得一套完整的行业级时间序列分析及预测解决方案。
     
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工出版社自适应计算与机器学习系列的一部分，该书全面介绍了人工神经网络和深度学习模型及其应用，为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。 《深度学习》（适应性计算与机器学习系列）最新中文版。
     
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工学院出版社“自适应计算与机器学习系列”中的一部重要著作，系统阐述了深度学习领域的核心理论和技术。 Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) is authored by Ian Goodfellow, a Research Scientist at OpenAI; Yoshua Bengio, Professor of Computer Science at the Université de Montréal; and Aaron Courville, Assistant Professor of Computer Science at the Université de Montréal.
     
  • Deep Learning (in the Adaptive Computation and Machine Learning Series)
    优质
    《Deep Learning》是麻省理工出版社出版的自适应计算与机器学习系列丛书之一，系统介绍了深度学习领域的核心理论、算法及应用。 声明：本PDF来自网络，仅供学习使用，不得用于商业用途。文档涉及深度学习内容，由专家创作而成，希望能对大家有所帮助。
     
  • Chess Heuristics with Deep Learning: Enhancing Chess Game Engines through Deep Learning
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    本文探讨了运用深度学习技术改进棋类游戏引擎的新方法，特别关注于如何通过深度学习来优化棋类博弈中的启发式算法。通过结合传统棋类引擎的策略知识和深度学习的数据驱动能力，我们提出了一种创新框架，旨在提升游戏引擎的表现与决策质量，为人工智能在复杂策略游戏的应用开辟新途径。 通过深度学习支持的国际象棋机器人首次尝试为游戏创建启发式功能，并利用Alpha-Beta剪枝技术进行优化。这可以通过运行20,000场比赛来实现；安装所需的库可以使用`requirements.txt`文件，或者在有GPU的情况下安装TensorFlow-GPU版本。我发现在这个过程中非常有用的一个提示是：“请记住，得分范围从-1到1，其中-1表示黑方被将死，而1表示白方赢得比赛。” 您可以通过分批训练模型的方式进行第二次尝试，并使用Colab笔记本（如train_stockfish）来处理数据集的一部分而不是整个数据集。
     
  • Rainfall-Pattern-Classification-in-Indonesia-with-Time-Series-K-means...
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    本文探讨了在印度尼西亚使用时间序列K均值算法进行降雨模式分类的方法，旨在提供对当地气候特征更深入的理解。通过分析不同地区的降雨数据，研究发现该方法能有效识别和区分不同的降雨类型，为农业、水资源管理和灾害预防等领域提供了有力的决策支持依据。 使用时间序列K均值算法对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类分析。在k均值方法中，距离计算采用动态时间规整（DTW），这是一种常用的时间/顺序数据聚类技术。