Python時間序列分析視頻教程-唐宇迪-專題視頻課程

Python時間序列分析視頻教程—2525人已學習
課程介紹    

    Python時間序列分析視頻培訓教程，該課程以Python爲核心工具，使用Pandas庫進行時間序列的預處理與分析。詳解時間序列中常用模型ARIMA原理以及其參數選擇。對時間序列平穩性以及模型評估方法展開分析討論，基於真實數據集進行時間序列建模與分析實戰！
課程收益
    掌握如何使用Python進行時間序列分析與建模工作專屬會員卡更超值：http://edu.csdn.net/lecturer/1079
講師介紹
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    計算機博士，專注於機器學習與計算機視覺領域，深度學習領域一線實戰講師。在圖像識別領域有着豐富經驗，實現過包括人臉識別，物體識別，關鍵點檢測等多種應用的新算法。 參與多個國家級計算機視覺項目，多年數據領域培訓經驗，豐富的教學講解經驗，出品多套機器學習與深度學習系列課程，課程生動形象，風格通俗易懂。
課程大綱
  第1章:Pandas時間序列處理
    1.課程簡介  1:02
    2.Pandas生成數據序列數據  11:27
    3.Pandas數據重採樣（數據PPT代碼下載--->）  9:21
    4.Pandas滑動窗口  7:47
  第2章:ARIMA模型
    1.數據平穩性與差分法  11:09
    2.ARIMA模型原理  10:33
    3.相關函數評估方法  10:46
    4.建立ARIMA模型  7:48
    5.參數選擇  12:40
  第3章:案例實戰
    1.股票預測案例  9:57
    2.使用tsfresh建立分類模型  12:03
    3.維基百科詞條EDA  14:29
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