Ｐｙｔｈｏｎ時系列分析クックブック〈２〉モデル・機械学習

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  • サイズ A5判／ページ数 256p／高さ 22cm
  • 商品コード 9784254122954
  • NDC分類 417.6
  • Cコード C3004

内容説明

伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用。予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ３７のレシピ。

目次

９　探索的データ分析と診断
１０　統計手法で一変数時系列モデルを作る
１１　時系列の統計モデル化技法の続き
１２　教師あり機械学習を使った予測
１３　時系列予測のための深層学習
１４　教師なし学習を用いた外れ値検出
１５　複雑な時系列のための高度な技法

著者等紹介

黒川利明［クロカワトシアキ］
１９４８年大阪府に生まれる。現在、デザイン思考教育研究所主宰。ＩＥＥＥ　ＳＯＦＴＷＡＲＥ　Ａｄｖｉｓｏｒｙ　Ｂｏａｒｄメンバー。２０１５年より町田市介護予防サポーター、高齢者を中心とした「次世代サポーター」グループで地域の小学生の教育支援に取り組む（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。