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Forecasting Elements_4ed

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简介：
《Forecasting Elements_4ed》是关于预测分析的经典教材，第四版全面更新了预测方法和技术，涵盖最新研究进展和实际案例。 《Elements of Forecasting》第四版是一本关于预测方法的权威著作，涵盖了从基础理论到高级应用的各种内容。本书深入浅出地介绍了时间序列分析、经济预测模型以及统计学中的重要概念，并提供了大量实例来帮助读者理解和掌握这些复杂的主题。此外，书中还包含了许多实际案例和练习题，旨在增强学生的实践技能并培养其解决现实世界问题的能力。 该书适合经济学、金融学及相关领域的研究生及专业人士阅读使用，在学术界与业界均享有很高的声誉。

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  • Forecasting Elements_4ed
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    《Forecasting Elements_4ed》是关于预测分析的经典教材，第四版全面更新了预测方法和技术，涵盖最新研究进展和实际案例。 《Elements of Forecasting》第四版是一本关于预测方法的权威著作，涵盖了从基础理论到高级应用的各种内容。本书深入浅出地介绍了时间序列分析、经济预测模型以及统计学中的重要概念，并提供了大量实例来帮助读者理解和掌握这些复杂的主题。此外，书中还包含了许多实际案例和练习题，旨在增强学生的实践技能并培养其解决现实世界问题的能力。 该书适合经济学、金融学及相关领域的研究生及专业人士阅读使用，在学术界与业界均享有很高的声誉。
     
  • stroke-forecasting-model
    优质
    简介：本项目旨在开发一种预测中风风险的模型，通过分析个人健康数据，提前识别潜在的风险因素，以期实现早期干预和预防。 ======中风预测模型====== 数据集来源：Kaggle。 该数据集用于根据输入参数（例如性别、年龄、各种疾病及吸烟状况）来预测患者是否可能中风。通过使用机器学习和数据可视化技术，从原始训练数据集中提取子集。 关于数据：每一行记录包含一个人的相关信息；如年龄、性别、吸烟情况以及是否有中风等其他相关信息。除了某些人的吸烟状态未知外，其余所有信息均可用。“N/A”表示不适用。 项目目标是创建一个具有100% F1分数且AUC=1的模型，确保该模型能够完全区分阳性类别（有中风）和阴性类别（无中风）。
     
  • Forecasting-Customer-Satisfaction
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    本项目致力于通过分析客户行为和反馈数据，运用机器学习模型预测客户满意度趋势，旨在帮助企业提前发现潜在问题并优化服务。 预测客户满意度 Cognizance是印度理工学院鲁尔基分校的技术领军者。我和两位队友参加了Alankan数据竞赛，并且问题陈述、数据集以及竞赛指南都已上传。该案例研究围绕Invistico航空公司及其不断扩大的客户群体展开。作为业务洞察部的负责人，我们的任务有两个方面：一是建立模型以预测客户满意度；二是确定影响客户满意度的主要因素。 我们遵循PPDAC结构来解决这个问题，即问题、计划、数据分析和结论四个步骤。 **步骤1：理解问题** 在寻找解决方案之前，首先要明确我们要解决的问题。根据提供的信息，Invistico Airlines制定了降低运营成本并提高客户满意度的战略目标。我们的任务是帮助该公司提升其客户的满意程度。 **步骤2：制定行动计划** 为了有效解决问题，在开始执行前进行充分的计划至关重要。我们首先通过团队内部会议集思广益，并提出了以下行动方案： 1. 探索性数据分析 2. 特征选择 这些步骤将有助于我们更好地理解数据，识别关键特征并构建预测模型来满足Invistico Airlines的需求。
     
  • Principles and Practices of Forecasting 2e
    优质
    《Principles and Practices of Forecasting 2e》是一本全面介绍预测原理与技术的权威著作，涵盖从基础理论到实际应用的各个方面。书中不仅更新了最新研究成果和案例分析，还提供了丰富的实践指导和工具，帮助读者掌握预测科学的核心知识和技能，适用于学术研究和商业决策。 Forecasting Principles and Practice 2e 这段文字仅包含一本书的名称《Forecasting Principles and Practice》第二版（2e），没有提到任何联系信息、网址或其他额外内容。因此，原文无需改动，继续保持其原貌即可。
     
  • Forecasting Future Risk of Gastric Cancer
    优质
    本研究旨在开发预测模型，以评估未来胃癌风险。通过分析大量数据，识别关键风险因素，为早期预防和干预提供科学依据。 使用机器学习算法及全面体检数据预测未来胃癌风险的病例对照研究.pdf
     
  • Time Series Forecasting with Deep Learning
    优质
    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。
     
  • 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。