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  • 课程> 人工智能> 机器学习
  • Python时间序列分析

    本课程支持以下优惠:

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    第一章:Pandas时间序列处理
    • 1. 课程简介 (免费)
    • 1:02
    • 2. Pandas生成数据序列数据 (免费)
    • 11:27
    • 3. Pandas数据重采样(数据PPT代码下载--->)
    • 9:21
    • 4. Pandas滑动窗口
    • 7:47
    第二章:ARIMA模型
    • 1. 数据平稳性与差分法
    • 11:09
    • 2. ARIMA模型原理
    • 10:33
    • 3. 相关函数评估方法
    • 10:46
    • 4. 建立ARIMA模型
    • 7:48
    • 5. 参数选择
    • 12:40
    第三章:案例实战
    • 1. 股票预测案例
    • 9:57
    • 2. 使用tsfresh建立分类模型
    • 12:03
    • 3. 维基百科词条EDA
    • 14:29
    • 【课程类型】实战教学 【难度级别】初级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      课程以Python为核心工具,使用Pandas库进行时间序列的预处理与分析。详解时间序列中最常用模型ARIMA原理以及其参数选择。对时间序列平稳性以及模型评估方法展开分析讨论,基于真实数据集进行时间序列建模与分析实战!
    • 【课程目标】
      掌握如何使用Python进行时间序列分析与建模工作 专属会员卡更超值:http://edu.csdn.net/lecturer/1079
    • 【课程计划】
      更多精彩内容紧张筹备中,数据和代码可以在课程目录里面有个下载符号

    第一章:Pandas时间序列处理
    1 课程简介
    1:02

    第二章:ARIMA模型
    5 参数选择
    12:40

    第三章:案例实战

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    唐宇迪
    28课程163417学员
    计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。