Прогнозирования 

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.