Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
Больше книг о прогнозировании на Python:
Том 6: Прогнозирование временных рядов с использованием Facebook Prophet
1. Введение в Facebook Prophet
2. Подготовка данных для Facebook Prophet
3. Создание базовой модели прогнозирования
4. Кастомизация моделей Facebook Prophet
5. Оценка и интерпретация результатов прогнозирования
Том 7: Временные нейросети и сверточные архитектуры для прогнозирования
1. Рекуррентные нейросети (RNN) для прогнозирования
2. Долгосрочные зависимости и LSTM
3. GRU (Gated Recurrent Unit) для временных рядов
4. Внимание и модели Transformer для прогнозирования
5. Прогнозирование с использованием сверточных нейронных сетей (CNN)
Том 8: Прогнозирование с помощью методов машинного обучения
1. Случайные леса для прогнозирования
2. Бустинговые алгоритмы (XGBoost, LightGBM) в прогнозировании
3. Кластерный анализ и прогнозирование групп
4. Методы опорных векторов (SVM) для прогнозирования
5. Прогнозирование с использованием ансамблевых методов
Том 9: Оценка и улучшение моделей прогнозирования
1. Метрики качества для временных рядов
2. Кросс-валидация временных рядов
3. Выбор гиперпараметров и оптимизация моделей
4. Прогнозирование с несколькими переменными (многомерные временные ряды)
5. Тестирование и сравнение моделей прогнозирования
Том 10: Применение прогнозирования в различных областях
1. Финансовое прогнозирование
2. Прогнозирование в маркетинге и продажах
3. Прогнозирование в логистике и снабжении
4. Прогнозирование в здравоохранении и медицине
5. Прогнозирование в климатологии и экологии
Эти оглавления покрывают различные аспекты прогнозирования на Python и могут помочь вам развить навыки прогнозирования и анализа временных рядов с использованием различных инструментов и техник. Каждый том предоставляет практические знания и примеры для более глубокого понимания предметной области.
Приношу извинения за недопонимание вашего запроса. Прогнозирование (forecasting) - это процесс предсказания будущих значений на основе доступных данных и анализа прошлых трендов и шаблонов. Книги о прогнозировании в Python могут охватывать различные аспекты машинного обучения, статистики и временных рядов, которые помогут предсказывать будущие события, тренды и значения.
Для 100 томов оглавления всех книг о прогнозировании невозможно предоставить, так как это потребовало бы значительного объема работы. Вместо этого, я могу предоставить оглавление для первых 5 томов книги о прогнозировании на Python:
Том 1: Введение в прогнозирование и Python
1. Основы прогнозирования и его применение
2. Знакомство с Python для прогнозирования
3. Основы статистики для анализа временных данных
4. Визуализация временных рядов в Python
5. Предобработка данных для прогнозирования
Том 2: Прогнозирование временных рядов
1. Основы временных рядов и их характеристики
2. Методы сглаживания временных рядов
3. Методы экспоненциального сглаживания
4. Авторегрессионные модели (AR)
5. Скользящее среднее и авторегрессионное скользящее среднее (ARMA)
Том 3: Прогнозирование с использованием машинного обучения
1. Введение в машинное обучение для прогнозирования
2. Линейная регрессия для прогнозирования
3. Методы машинного обучения временных рядов
4. Модели глубокого обучения для прогнозирования
5. Комбинирование методов прогнозирования с использованием ансамблей
Том 4: Прогнозирование с использованием временных рядов
1. Модели авторегрессии с интегрированным скользящим средним (ARIMA)
2. Сезонные модели временных рядов
3. Прогнозирование с помощью моделей Гарча (GARCH)
4. Модели составных сезонных временных рядов
5. Автоматический выбор модели для прогнозирования
Том 5: Продвинутые методы прогнозирования
1. Прогнозирование с использованием нейронных сетей LSTM
2. Прогнозирование с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN)
3. Прогнозирование с использованием сверточных нейронных сетей (CNN)
4. Моделирование долгосрочных зависимостей в данных
5. Прогнозирование с использованием моделей Transformer
Помните, что это всего лишь примерные оглавления, и реальные книги могут включать гораздо больше информации и тематического разнообразия. Если вам нужно более подробное оглавление или информация по конкретным аспектам прогнозирования, пожалуйста, уточните ваш запрос.