Прогнозирование временных рядов в машинном обучении (ARIMA, Holt-Winters) скачать в хорошем качестве

Прогнозирование временных рядов в машинном обучении (ARIMA, Holt-Winters)

Это видео посвящено прогнозированию временных рядов. Мы применим две модели: ARIMA и экспоненциальное сглаживание Холта-Уинтерса для прогнозирования продаж на Python. Чтобы получить доступ к полному коду, использованному в этом видео, подпишитесь на мою бесплатную рассылку и получите различные бесплатные материалы, включая книги, шаблон резюме и скрипты Python - https://stan.store/KarinaDataScientist ----------------------- Набор данных, использованный в этом видео - https://www.kaggle.com/datasets/rohit... ----------------------- 🧠 ИИ для анализа данных - https://powerdrill.ai/?via=karina-sam... ----------------------- Временные метки: ----------------------- 00:00 Вступление 0:22 Установка модулей 02:31 Чтение файла 03:12 Преобразование даты и повторная выборка 04:52 Визуализация данных 05:39 Декомпозиция временного ряда 07:16 Стационарность 09:18 ARIMA 19:49 Холт Уинтерс Экспоненциальное сглаживание 🎥 Другие видео, которые могут вас заинтересовать ----------------------    • Data Science Portfolio Project - K-means      • Data Science Project - RFM model      • Data Science Portfolio Project - Churn pre...   ----------------------- Обо мне ----------------------- Привет! Меня зовут Карина, я финансист, а теперь работаю с данными. Моя миссия — превратить пугающие технологии в доступные инструменты. Я хочу дать возможность миллиону человек использовать возможности искусственного интеллекта, Python, SQL и Excel, чтобы работать эффективнее, а не сложнее. Контакты ----------------------- Youtube: комментарии на YouTube — безусловно, лучший способ получить от меня ответ! Электронная почта только для деловых запросов: [email protected] ----------------------- Социальные сети: ----------------------- TikTok:   / karinadatascientist   Instagram:   / karinadatascientist   Linkedin:   / karina-samsonova   #datascience #ml #pythonprogramming