Science des Données avec R. Apprentissage Supervisé: Modèles de Séries Temporelles Univariées. Modèles Arimax (DATA SCIENCE) (eBook, ePUB)
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En science des données, l'intelligence artificielle prédictive pour les séries temporelles est initialement organisée selon la méthodologie Box et Jenkins, développée dans cet ouvrage. Les chapitres suivants explorent en profondeur les méthodes de prédiction de séries temporelles, outils essentiels de l'intelligence artificielle prédictive. Les modèles ARIMAX sont développés selon la méthodologie Box et Jenkins, ainsi que les modèles d'espace d'état et les modèles de séries temporelles utilisant des réseaux de neurones. De plus, la prédiction automatique est abordée à l'...
En science des données, l'intelligence artificielle prédictive pour les séries temporelles est initialement organisée selon la méthodologie Box et Jenkins, développée dans cet ouvrage. Les chapitres suivants explorent en profondeur les méthodes de prédiction de séries temporelles, outils essentiels de l'intelligence artificielle prédictive. Les modèles ARIMAX sont développés selon la méthodologie Box et Jenkins, ainsi que les modèles d'espace d'état et les modèles de séries temporelles utilisant des réseaux de neurones. De plus, la prédiction automatique est abordée à l'aide des fonctions du logiciel R. Les fonctions R classiques pour le traitement des modèles ARIMAX sont également présentées. Les modèles d'analyse d'intervention et les modèles de fonctions de transfert sont également développés. Les chapitres commencent par une introduction méthodologique, suivie d'exercices résolus avec le logiciel R.
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