Machine Learning for Time Series with Python: Python to forecast, predict, and monitor time series with modern ML and foundation models at scale
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2026
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-UnisCalifornia Books
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- Titre
- Machine Learning for Time Series with Python: Python to forecast, predict, and monitor time series with modern ML and foundation models at scale
- Auteur
- Ben Auffarth
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1837631336
- ISBN à 13 chiffres
- 9781837631339
- Édition
- 2ème Édition
Get better insights from time-series data and become proficient in building models with real-world data
Key Features
- Explore popular and state-of-the-art machine learning methods, including the latest online and deep learning algorithms
- Learn to increase the accuracy of your predictions by matching the right model to your problem
- Master time series in Python via real-world case studies on operations management, digital marketing, finance, and healthcare
Book Description
The Python time-series ecosystem is a huge and challenging topic to tackle, especially for time series since there are so many new libraries and models. Machine Learning for Time Series, Second Edition, aims to deepen your understanding of time series by providing a comprehensive overview of popular Python time-series packages and helping you build better predictive systems.
This fully updated second edition starts by re-introducing the basics of time series and then helps you get to grips with traditional autoregressive models as well as modern non-parametric models. By observing practical examples and the theory behind them, you will gain a deeper understanding of loading time-series datasets from any source and a variety of models, such as deep learning recurrent neural networks, causal convolutional network models, and gradient boosting with feature engineering. This book will also help you choose the right model for the right problem by explaining the theory behind several useful models. New updates include a chapter on forecasting and extracting signals on financial markets and case studies with relevant examples from operations management, digital marketing, and healthcare.
By the end of this book, you should feel at home with effectively analyzing and applying machine learning methods to time series.
What you will learn
- Visualize time series data with ease
- Characterize seasonal and correlation patterns through autocorrelation and statistical techniques
- Get to grips with classical time series models such as ARMA, ARIMA, and more
- Understand modern time series methods including the latest deep learning and gradient boosting methods
- Choose the right method to solve time-series problems
- Become familiar with libraries such as Prophet, sktime, statsmodels, XGBoost, and TensorFlow
- Understand both the advantages and disadvantages of common models
- Evaluate high-performance forecasting solutions
Who This Book Is For
This book is ideal for data analysts, data scientists, and Python developers who want instantly useful and practical recipes to implement today, and a comprehensive reference book for tomorrow. Basic knowledge of the Python Programming language is a must, while familiarity with statistics will help you get the most out of this book.
Table of Contents
- Introduction
- Dealing with Time Series in Python
- Time Series Analysis
- Forecasting with moving averages and autoregressive models
- Machine Learning for Time Series
- Unsupervised machine learning
- Drift and adaptive models
- Reinforcement learning
- Event time prediction
- Probabilistic models and confidence
- Deep Learning
- Multivariate forecasting
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
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- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.