Deep Learning for Time Series Forecasting
Predict the Future with MLPs, CNNs and LSTMs in Python
Jason Brownlee
5 25 step-by-step lessons, 575 pages.
深度学习方法为时间系列预测提供了许多希望,例如时间依赖的自动学习以及趋势和季节性等时间结构的自动处理。
在这部新的电子书写在友好的机器学习掌握风格,你习惯了,跳过数学,直接跳到获得结果。
通过明确的解释、标准的 Python 库(Keras和TensorFlow 2)以及分步教程课程,您将发现如何为自己的时间系列预测项目开发深度学习模型