causal_inference
пост_книга_"causal_inference"
Материалы ИЦ «ГЕВИССТА»
DS/ML/AI
238subscribers
83posts
About
ОБО МНЕ
Груздев Артем Владимирович
• SSE в Capital One (NY)
• Lead Methodologist в StateFarm
• директор ИЦ «Гевисста»
• автор книг:
o Изучаем pandas
o Предварительная подготовка данных в Python
o Прогнозирование временных рядов
o Логистическая регрессия
• автор более трех десятков статей по прогнозному моделированию.
Исследовательский центр «Гевисста» с 2009 г. осуществляет разработку, валидацию, внедрение и мониторинг риск-моделей, моделей оттока, моделей отклика. Осуществляет подготовку специалистов в сфере прогнозного моделирования и анализа данных. Основное направление – разработка новых высокоточных и одновременно интерпретируемых алгоритмов машинного обучения. Клиентами являются Citibank N.A., TransUnion, DBS Bank, Banco Galicia, StateFarm.
ПОСТЫ-КНИГИ
Прикладной анализ временных рядов
Анализ причинно-следственных связей для храбрых и честных (перевод Causal Inference for The Brave and True 3.0, 556-стр. pdf, 25 глав, 4 приложения, 29 Jupyter-тетрадок, 3 скрипта, файлы данных)
"Четыре товарища": дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг, стекинг (817-стр. pdf, 46 Jupyter-тетрадок, скрипты)
Сборник статей по ML в 2-х частях (1007-стр. pdf + 436-стр. pdf, 58 статей, 25 Jupyter-тетрадок)
сборник_транскриптов
пост_книга_"бустинг_для_временных_рядов"
прикладной_анализ_временных_рядов
Содержание поста-книги "Прикладной анализ временных рядов, том 3 в двух частях (709-стр. pdf + 172-стр. pdf, 44 Jupyter-тетрадки)"
ЧАСТЬ 18. БИБЛИОТЕКА FACEBOOK PROPHET 6
1. Математический аппарат Facebook Prophet (на основе адаптированного перевода статьи «Forecasting at scale» от Шона Дж. Тейлора и Бенджамина Летама, входящих в команду разработчиков Facebook Prophet) 6
1.1. Введение 6
1.2. Особенности временных рядов в бизнес-задачах 8
1.3. Прогнозная модель Prophet 10
1.4. Автоматизация оценки качества прогнозов 26
1.5. Библиография 30
2. Установка Prophet 32
2.1. Установка в macOS 32
2.2. Установка в Windows 32
3. Построение простых моделей Prophet 33
3.1. Ежедневные данные 33
3.2. Ежемесячные данные 39
3.3. Почасовые данные 42
3.4. Данные с гэпами 46
4. Работа с сезонностью 52
4.1. Понимание аддитивной и мультипликативной сезонностей 52
4.2. Моделирование сезонности с помощью порядка Фурье 59
4.3. Добавление собственных сезонностей 64
4.4. Добавление условных сезонностей 68
4.5. Регуляризация сезонности 73
прикладной_анализ_временных_рядов
Subscription levels0
No subscription levels