Neural
NeuralProphet
УчебникиNeuralProphetONNXИнструменты оценкиPytorchSklearnTensorFlowData Science
NeuralProphet
УчебникиNeuralProphetONNXИнструменты оценкиPytorchSklearnTensorFlowData Science
  • NeuralProphet 1.0.0rc8 документация
  • Инструкция по началу работы
  • Новые уроки
    • Урок 1: Основы
    • Урок 2: Тренды
    • Урок 3: Сезонность
    • Урок 4: Авторегрессия
    • Урок 5: Регрессоры с запаздыванием
    • Урок 6: Будущие регрессоры
    • Урок 7: События и праздники
    • Урок 8: Неопределенность
    • Урок 9: Глобальная модель
    • Урок 10: Валидация и воспроизводимость
    • Следующие шаги
  • Руководства по функциям
    • Коллекция предсказаний
    • Тестирование и кросс-валидация
    • Визуализация прогнозов NeuralProphet
    • Глобальное локальное моделирование
    • Количественная оценка неопределенности
    • Условная сезонность
    • Мультипликативная Сезонность
    • Разреженная авторегрессия
    • Субдневные данные
    • Выбор гиперпараметров
    • Интеграция MLflow
    • Прямая визуализация во время обучения
    • Визуализация архитектуры сети
    • Прогнозирование потребности в энергии: Прогноз нагрузки для больницы в Сан-Франциско
    • Возобновляемая Энергия: Прогнозирование Солнечной Энергии
    • Прогнозирование нагрузки на энергосистему с визуализацией
  • Code Documentation
    • NeuralProphet Class
Powered by GitBook
On this page
  1. Новые уроки

Следующие шаги

Last updated 1 year ago

  1. Просмотрите

  2. Прочитайте о NeuralProphet

  3. Изучите и NeuralProphet

  4. Присоединяйтесь к сообществу на или

руководства по функциям и примеры приложений
научных основах
исходный код
справочник API
Github
Slack