《Advanced Forecasting with Python: Mastering Modern Forecasting Techniques with Machine Learning and Cloud Tools 2nd Edition》PDF+mobi+epub高清完整电子版

Advanced Forecasting with Python: Mastering Modern Forecasting Techniques with Machine Learning and Cloud Tools 2nd Edition
《Python高级预测：掌握机器学习和云工具的现代预测技术（第二版）》
作者： Joos Korstanje
出版社：Apress
出版日期：2025年11月24日

《Python高级预测》（第二版）是一本全面而实用的指南，旨在帮助读者掌握使用Python进行现代预测的技术。本书专为数据科学家、分析师和机器学习从业者设计，更新后的版本弥合了传统预测模型与正在重塑该领域的尖端人工智能技术之间的鸿沟。

本书从AR、MA、ARIMA和SARIMA等基础模型入手，提供直观的数学解释以及Python的实际实现。随后，本书扩展到多元模型（VAR、VARMAX）、监督式机器学习（随机森林、XGBoost、LightGBM、CatBoost）以及深度学习架构，例如LSTM、NBEATS和Transformer。每一章不仅讲解理论和代码，还使用MLflow跟踪模型性能，从而实现高效的基准测试和实验管理。第二版的亮点在于其丰富的新增内容。读者现在可以探索 Uber 的 Orbit、AWS 的 AutoGluon、Meta 的 Prophet、Microsoft Azure AutoML、Google GCP AutoML 以及 Nixtla 的 TimeGPT，从而掌握来自顶级云服务提供商的最新工具。这些新增内容确保读者在不断变化的环境中保持领先地位。此外，新增章节重点介绍了实用的部署策略以及性能、可解释性和可扩展性之间的权衡。

无论您是刚刚踏上预测之旅，还是希望利用最先进的工具和云解决方案提升您的专业技能，本书都能提供丰富的实践学习体验。本书包含循序渐进的 Python 示例、详尽的模型分析和现代化的预测工作流程，是您在预测分析领域保持领先的必备资源。

您将：

使用 Python 构建强大的预测解决方案

深入了解传统和前沿的预测模型，掌握直观的逻辑和数学原理

通过交叉验证、回测和基于 MLflow 的跟踪方法，掌握模型评估技巧

利用云平台和模型即服务 (Model-as-a-Service) 工具，实现可扩展的预测部署

本书适合哪些读者：

本书是数据科学家、分析师和机器学习从业人员处理实际预测问题的理想之选。它既适合希望掌握最先进预测技术的进阶学习者，也适合经验丰富的专业人士。

电子版代找请联系：yefei147852

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