Domain feindaten.de kaufen?
Wir ziehen mit dem Projekt
feindaten.de um.
Sind Sie am Kauf der Domain
feindaten.de interessiert?
domain@kv-gmbh.de · 0541-91531010
Domain feindaten.de kaufen?
Auswertung von Zeitreihen mit Methoden der nichtlinearen Dynamik, Taschenbuch von Ingo Hoffmann, GRIN, 978-3-640-52979-7
Auswertung Von Zeitreihen Mit Methoden Der Nichtlinearen Dynamik, Taschenbuch Von Ingo Hoffmann, Grin, 978-3-640-52979-7, Seitenanzahl: 120
47,95 €*
Versand: 0,00 €
Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Ähnliche Suchbegriffe für Zeitreihen
Top-Angebote
Produkte zum Begriff Zeitreihen:
-
Fischer-Stabel, Peter: DatenvisualisierungDatenvisualisierung , Vom Diagramm zur Virtual Reality , Kotflügelschutz > Werkstattbedarf , Auflage: 2. überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20240715, Produktform: Kartoniert, Autoren: Fischer-Stabel, Peter, Edition: REV, Auflage: 24002, Auflage/Ausgabe: 2. überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 176, Keyword: AR; AR-Systeme; Barrierefreiheit; Big Data; Bildbearbeitung; Business-Charts; Dashboard; Datenanalyse; Datensicherung; Datenvisualisierung; Diagramm; Dorling; Flächenmodell; Geodaten; HDR; Heatmaps; Infografik; Infographik; Informatik; Interaktivität; Kantenmodell; Kartogramm; Kartographie; Lehrbuch; Morphing; Mosaicing; Photogrammetrie; Piktogramm; Punktoperatoren; Rasterdaten; Rastergrafik; Statistik; Stitching; Storytelling; Vektorgrafik; Visualisierung; Visualisierung von Daten; Visualisierungsdesign; Visualisierungswerkzeuge; Volumenmodell, Fachschema: Informatik~Mathematik / Statistik~Stochastik~3-D-Programm / Virtuelle Realität~Virtuelle Realität - Virtual Reality~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Informationsverarbeitung (EDV), Fachkategorie: Virtuelle Realität~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Informationsvisualisierung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Länge: 213, Breite: 146, Höhe: 13, Gewicht: 280, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Machine Learning für Zeitreihen, Fachbücher von Jochen Hirschle- Konzepte Schritt für Schritt erklärt - Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten - Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren - Mit TensorFlow 2 Deep-Learning-Verfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurses, die Verkaufszahlen eines Produkts, die Sensordaten einer Turbine. Solche Daten informieren nicht nur über isolierte Zustände; sie sind wie Filme, die den Verlauf eines Vorgangs mit einer Serie einzelner Bilder nachzeichnen. Intelligente Algorithmen können die Muster dieser Verläufe analysieren, sie anlernen und über das Beobachtungsfenster hinaus fortschreiben: Zustände in der Zukunft werden prognostizierbar. Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die Konzepte und die Praxis der Zeitreihenanalyse. Es zeigt, wie bewährte und neuere Lernalgorithmen arbeiten und wie sie sich mit Python anlernen und produktiv einsetzen lassen. An einer Vielzahl von Anwendungsbeispielen werden die Vorbereitung der Daten, der Anlern- und Schätzprozess Schritt für Schritt erklärt. Aus dem Inhalt: - Zeitreihendaten mit pandas aufbereiten, fehlende Daten imputieren, mit Datumsangaben arbeiten - Grundprinzipien maschinellen Lernens: Konzepte und Umsetzung mit Python und Scikit-Learn - Feature-Preprocessing: Standardisierung, Dimensionsreduktion, Verarbeitung kategorialer Daten - ARIMA-Modelle zur Analyse univariater Zeitreihen: Vorbereitung, Anlernen und Prognose mit Python und Statsmodels - Komplexe Zeitreihen mit Deep-Learning-Verfahren analysieren: Rekurrente und konvolutionale Netze verstehen und mit Python und TensorFlow 2 aufbauen und anlernen - Mit Zeitfenstern arbeiten Vorkenntnisse in Machine-Learning-Verfahren sind nicht notwendig. Grundlegende Statistik- und.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Klassifikation und Analyse finanzwirtschaftlicher Zeitreihen mit Hilfe von fraktalen Brownschen Bewegungen, Gebundene Ausgabe von Christine Seehaus,Klassifikation Und Analyse Finanzwirtschaftlicher Zeitreihen Mit Hilfe Von Fraktalen Brownschen Bewegungen, Gebundene Ausgabe Von Christine Seehaus, Peter Lang Gmbh, Internationaler Verlag Der Wissenschaften, 978-3-631-58747-8, Seitenanzahl: 518118,35 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Nichtparametrische Analyse und Prognose von Zeitreihen, Taschenbuch von Paul Michels, Physica, 978-3-7908-0581-9
Nichtparametrische Analyse Und Prognose Von Zeitreihen, Taschenbuch Von Paul Michels, Physica, 978-3-7908-0581-9, Seitenanzahl: 234
54,99 €*
Versand: 0,00 €
Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Top-Angebote
Produkte zum Begriff Zeitreihen:
-
Auswertung von Zeitreihen mit Methoden der nichtlinearen Dynamik, Taschenbuch von Ingo Hoffmann, GRIN, 978-3-640-52979-7Auswertung Von Zeitreihen Mit Methoden Der Nichtlinearen Dynamik, Taschenbuch Von Ingo Hoffmann, Grin, 978-3-640-52979-7, Seitenanzahl: 12047,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Fischer-Stabel, Peter: DatenvisualisierungDatenvisualisierung , Vom Diagramm zur Virtual Reality , Kotflügelschutz > Werkstattbedarf , Auflage: 2. überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20240715, Produktform: Kartoniert, Autoren: Fischer-Stabel, Peter, Edition: REV, Auflage: 24002, Auflage/Ausgabe: 2. überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 176, Keyword: AR; AR-Systeme; Barrierefreiheit; Big Data; Bildbearbeitung; Business-Charts; Dashboard; Datenanalyse; Datensicherung; Datenvisualisierung; Diagramm; Dorling; Flächenmodell; Geodaten; HDR; Heatmaps; Infografik; Infographik; Informatik; Interaktivität; Kantenmodell; Kartogramm; Kartographie; Lehrbuch; Morphing; Mosaicing; Photogrammetrie; Piktogramm; Punktoperatoren; Rasterdaten; Rastergrafik; Statistik; Stitching; Storytelling; Vektorgrafik; Visualisierung; Visualisierung von Daten; Visualisierungsdesign; Visualisierungswerkzeuge; Volumenmodell, Fachschema: Informatik~Mathematik / Statistik~Stochastik~3-D-Programm / Virtuelle Realität~Virtuelle Realität - Virtual Reality~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Informationsverarbeitung (EDV), Fachkategorie: Virtuelle Realität~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Informationsvisualisierung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Länge: 213, Breite: 146, Höhe: 13, Gewicht: 280, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Ähnliche Suchbegriffe für Zeitreihen
-
Machine Learning für Zeitreihen, Fachbücher von Jochen Hirschle- Konzepte Schritt für Schritt erklärt - Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten - Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren - Mit TensorFlow 2 Deep-Learning-Verfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurses, die Verkaufszahlen eines Produkts, die Sensordaten einer Turbine. Solche Daten informieren nicht nur über isolierte Zustände; sie sind wie Filme, die den Verlauf eines Vorgangs mit einer Serie einzelner Bilder nachzeichnen. Intelligente Algorithmen können die Muster dieser Verläufe analysieren, sie anlernen und über das Beobachtungsfenster hinaus fortschreiben: Zustände in der Zukunft werden prognostizierbar. Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die Konzepte und die Praxis der Zeitreihenanalyse. Es zeigt, wie bewährte und neuere Lernalgorithmen arbeiten und wie sie sich mit Python anlernen und produktiv einsetzen lassen. An einer Vielzahl von Anwendungsbeispielen werden die Vorbereitung der Daten, der Anlern- und Schätzprozess Schritt für Schritt erklärt. Aus dem Inhalt: - Zeitreihendaten mit pandas aufbereiten, fehlende Daten imputieren, mit Datumsangaben arbeiten - Grundprinzipien maschinellen Lernens: Konzepte und Umsetzung mit Python und Scikit-Learn - Feature-Preprocessing: Standardisierung, Dimensionsreduktion, Verarbeitung kategorialer Daten - ARIMA-Modelle zur Analyse univariater Zeitreihen: Vorbereitung, Anlernen und Prognose mit Python und Statsmodels - Komplexe Zeitreihen mit Deep-Learning-Verfahren analysieren: Rekurrente und konvolutionale Netze verstehen und mit Python und TensorFlow 2 aufbauen und anlernen - Mit Zeitfenstern arbeiten Vorkenntnisse in Machine-Learning-Verfahren sind nicht notwendig. Grundlegende Statistik- und.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Klassifikation und Analyse finanzwirtschaftlicher Zeitreihen mit Hilfe von fraktalen Brownschen Bewegungen, Gebundene Ausgabe von Christine Seehaus,Klassifikation Und Analyse Finanzwirtschaftlicher Zeitreihen Mit Hilfe Von Fraktalen Brownschen Bewegungen, Gebundene Ausgabe Von Christine Seehaus, Peter Lang Gmbh, Internationaler Verlag Der Wissenschaften, 978-3-631-58747-8, Seitenanzahl: 518118,35 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Nichtparametrische Analyse und Prognose von Zeitreihen, Taschenbuch von Paul Michels, Physica, 978-3-7908-0581-9Nichtparametrische Analyse Und Prognose Von Zeitreihen, Taschenbuch Von Paul Michels, Physica, 978-3-7908-0581-9, Seitenanzahl: 23454,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann. ** Hinweis: Teile dieses Inhalts wurden von KI erstellt.