课程目录

1-1 [Pandas时间序列处理] 课程简介 (01:02)
1-2 [Pandas时间序列处理] Pandas生成时间序列数据 (11:27)
1-3 [Pandas时间序列处理] Pandas数据重采样 (09:22)
1-4 [Pandas时间序列处理] Pandas滑动窗口 (07:47)
2-1 [ARIMA模型] 数据平稳性与差分法 (11:09)
2-2 [ARIMA模型] ARIMA模型原理 (10:33)
2-3 [ARIMA模型] 相关函数评估方法 (10:46)
2-4 [ARIMA模型] 建立ARIMA模型 (07:48)
2-5 [ARIMA模型] 参数选择 (12:40)
3-1 [fbprophet时间序列预测] fbprophet股价预测任务概述 (13:29)
3-2 [fbprophet时间序列预测] 时间序列分析 (16:44)
3-3 [fbprophet时间序列预测] fbprophet时间预测实例 (19:22)
3-4 [fbprophet时间序列预测] 亚马逊股价趋势预测 (15:07)
3-5 [fbprophet时间序列预测] 突变点调参 (18:00)
4-1 [案例实战] 股票预测案例 (09:57)
4-2 [案例实战] 使用tsfresh建立分类模型 (12:03)
4-3 [案例实战] 维基百科词条EDA (14:29)