Ｐｙｔｈｏｎ時系列分析クックブック　２「モデル・機械学習」

伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用。予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ３７のレシピ。

Atwan: Time Series Analysis with Python Cookbook，Packt，2022を2分冊で翻訳
時系列データの前処理を紹介したI巻に続き，より高度な解析をPythonで実践
伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用
予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ37のレシピを紹介

【主な目次】
● I巻：前処理
1.　時系列分析を始める
2.　ファイルから時系列データを読む
3.　データベースから時系列データを読む
4.　時系列データをファイルに保つ
5.　時系列データをデータベースに保つ
6.　Pythonの日付と時刻を扱う
7.　欠測データを扱う
8.　統計手法を使って外れ値を検出

● II巻：モデル・機械学習
9.　探索的データ分析と診断
10.　統計手法で一変数時系列モデルを作る
11.　時系列の統計モデル化技法の続き
12.　教師あり機械学習を使った予測
13.　時系列予測のための深層学習
14.　教師なし学習を用いた外れ値検出
15.　複雑な時系列のための高度な技法

目次

９　探索的データ分析と診断
１０　統計手法で一変数時系列モデルを作る
１１　時系列の統計モデル化技法の続き
１２　教師あり機械学習を使った予測
１３　時系列予測のための深層学習
１４　教師なし学習を用いた外れ値検出
１５　複雑な時系列のための高度な技法

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