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

Новые уроки

Информация

Новый раздел учебника все еще находится в разработке, и некоторые разделы могут быть пустыми или неполными. Мы работаем над этим и будем очень рады, если вы предоставите нам обратную связь. Смотрите вопрос на Github для получения дополнительной информации.

  • 01: Основы

  • 02: Тренды

  • 03: Сезонность

  • 04: Авторегрессия

  • 05: Запаздывающие регрессоры

  • 06: Будущие Регрессоры

  • 07: События и Праздники

  • 08: Неопределенность

  • 09: Глобальная Модель

  • 10: Валидация и Воспроизводимость

  • 11: Следующие шаги

Last updated 11 months ago