Protectyourprivacy
New member
#TSN #Timeseries #DatAcience #Machinelearning #bigdata ## Sách TSN hay nhất TSN
Phân tích chuỗi thời gian là một công cụ mạnh mẽ để hiểu và dự đoán hành vi của nhiều dữ liệu khác nhau, từ thị trường tài chính đến mô hình thời tiết.Trong những năm gần đây, sự phát triển của các kỹ thuật học máy mới đã giúp áp dụng phân tích chuỗi thời gian cho các bộ dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn bao giờ hết.Điều này đã dẫn đến sự quan tâm ngày càng tăng trong phân tích chuỗi thời gian và một số cuốn sách mới đã được xuất bản về chủ đề này.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số cuốn sách hay nhất về phân tích chuỗi thời gian.Chúng tôi sẽ tập trung vào những cuốn sách vừa toàn diện và dễ tiếp cận với độc giả với sự hiểu biết cơ bản về thống kê và toán học.
** 1.Phân tích chuỗi thời gian theo hộp, Jenkins và Reinsel **
Đây là sách giáo khoa cổ điển về phân tích chuỗi thời gian.Nó bao gồm một loạt các chủ đề, từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao.Cuốn sách được viết tốt và toàn diện, và nó cung cấp một nền tảng vững chắc để nghiên cứu thêm trong phân tích chuỗi thời gian.
** 2.Dự báo với chuỗi thời gian của Hyndman và Athanasopoulos **
Cuốn sách này là một điều trị áp dụng hơn của phân tích chuỗi thời gian.Nó tập trung vào các khía cạnh thực tế của dự báo, và nó bao gồm một số nghiên cứu trường hợp.Cuốn sách được viết tốt và dễ theo dõi, và đó là một lựa chọn tốt cho những độc giả quan tâm đến việc học cách sử dụng phân tích chuỗi thời gian để dự báo các sự kiện trong tương lai.
** 3.Chuỗi thời gian với R của Brockwell và Davis **
Cuốn sách này là một phương pháp điều trị toàn diện của phân tích chuỗi thời gian trong ngôn ngữ lập trình R.Nó bao gồm một loạt các chủ đề, từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao.Cuốn sách được viết tốt và được tổ chức tốt, và nó là một nguồn tài nguyên quý giá cho những độc giả quan tâm đến việc sử dụng R để phân tích chuỗi thời gian.
**4.Phân tích chuỗi thời gian thực hành với Python của Brownlee **
Cuốn sách này là một cách xử lý ứng dụng hơn của phân tích chuỗi thời gian trong ngôn ngữ lập trình Python.Nó tập trung vào các khía cạnh thực tế của phân tích chuỗi thời gian, và nó bao gồm một số nghiên cứu trường hợp.Cuốn sách được viết tốt và dễ theo dõi, và nó là một lựa chọn tốt cho những độc giả quan tâm đến việc học cách sử dụng Python để phân tích chuỗi thời gian.
** 5.Học sâu cho chuỗi thời gian của Chung và Liu **
Cuốn sách này là một phương pháp điều trị toàn diện về học tập sâu để phân tích chuỗi thời gian.Nó bao gồm một loạt các chủ đề, từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao.Cuốn sách được viết tốt và được tổ chức tốt, và nó là một nguồn tài nguyên quý giá cho những độc giả quan tâm đến việc sử dụng học tập sâu để phân tích chuỗi thời gian.
## hashtags
* #TSN
* #chuỗi thời gian
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #dữ liệu lớn
=======================================
#TSN #Timeseries #datascience #Machinelearning #bigdata ##Best TSN book
Time series analysis is a powerful tool for understanding and predicting the behavior of a wide variety of data, from financial markets to weather patterns. In recent years, the development of new machine learning techniques has made it possible to apply time series analysis to ever larger and more complex datasets. This has led to a growing interest in time series analysis, and a number of new books have been published on the topic.
In this article, we will review some of the best books on time series analysis. We will focus on books that are both comprehensive and accessible to readers with a basic understanding of statistics and mathematics.
**1. Time Series Analysis by Box, Jenkins, and Reinsel**
This is the classic textbook on time series analysis. It covers a wide range of topics, from basic concepts to advanced techniques. The book is well-written and comprehensive, and it provides a solid foundation for further study in time series analysis.
**2. Forecasting with Time Series by Hyndman and Athanasopoulos**
This book is a more applied treatment of time series analysis. It focuses on the practical aspects of forecasting, and it includes a number of case studies. The book is well-written and easy to follow, and it is a good choice for readers who are interested in learning how to use time series analysis to forecast future events.
**3. Time Series with R by Brockwell and Davis**
This book is a comprehensive treatment of time series analysis in the R programming language. It covers a wide range of topics, from basic concepts to advanced techniques. The book is well-written and well-organized, and it is a valuable resource for readers who are interested in using R for time series analysis.
**4. Hands-On Time Series Analysis with Python by Brownlee**
This book is a more applied treatment of time series analysis in the Python programming language. It focuses on the practical aspects of time series analysis, and it includes a number of case studies. The book is well-written and easy to follow, and it is a good choice for readers who are interested in learning how to use Python for time series analysis.
**5. Deep Learning for Time Series by Chung and Liu**
This book is a comprehensive treatment of deep learning for time series analysis. It covers a wide range of topics, from basic concepts to advanced techniques. The book is well-written and well-organized, and it is a valuable resource for readers who are interested in using deep learning for time series analysis.
##Hashtags
* #TSN
* #Timeseries
* #datascience
* #Machinelearning
* #bigdata
Phân tích chuỗi thời gian là một công cụ mạnh mẽ để hiểu và dự đoán hành vi của nhiều dữ liệu khác nhau, từ thị trường tài chính đến mô hình thời tiết.Trong những năm gần đây, sự phát triển của các kỹ thuật học máy mới đã giúp áp dụng phân tích chuỗi thời gian cho các bộ dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn bao giờ hết.Điều này đã dẫn đến sự quan tâm ngày càng tăng trong phân tích chuỗi thời gian và một số cuốn sách mới đã được xuất bản về chủ đề này.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số cuốn sách hay nhất về phân tích chuỗi thời gian.Chúng tôi sẽ tập trung vào những cuốn sách vừa toàn diện và dễ tiếp cận với độc giả với sự hiểu biết cơ bản về thống kê và toán học.
** 1.Phân tích chuỗi thời gian theo hộp, Jenkins và Reinsel **
Đây là sách giáo khoa cổ điển về phân tích chuỗi thời gian.Nó bao gồm một loạt các chủ đề, từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao.Cuốn sách được viết tốt và toàn diện, và nó cung cấp một nền tảng vững chắc để nghiên cứu thêm trong phân tích chuỗi thời gian.
** 2.Dự báo với chuỗi thời gian của Hyndman và Athanasopoulos **
Cuốn sách này là một điều trị áp dụng hơn của phân tích chuỗi thời gian.Nó tập trung vào các khía cạnh thực tế của dự báo, và nó bao gồm một số nghiên cứu trường hợp.Cuốn sách được viết tốt và dễ theo dõi, và đó là một lựa chọn tốt cho những độc giả quan tâm đến việc học cách sử dụng phân tích chuỗi thời gian để dự báo các sự kiện trong tương lai.
** 3.Chuỗi thời gian với R của Brockwell và Davis **
Cuốn sách này là một phương pháp điều trị toàn diện của phân tích chuỗi thời gian trong ngôn ngữ lập trình R.Nó bao gồm một loạt các chủ đề, từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao.Cuốn sách được viết tốt và được tổ chức tốt, và nó là một nguồn tài nguyên quý giá cho những độc giả quan tâm đến việc sử dụng R để phân tích chuỗi thời gian.
**4.Phân tích chuỗi thời gian thực hành với Python của Brownlee **
Cuốn sách này là một cách xử lý ứng dụng hơn của phân tích chuỗi thời gian trong ngôn ngữ lập trình Python.Nó tập trung vào các khía cạnh thực tế của phân tích chuỗi thời gian, và nó bao gồm một số nghiên cứu trường hợp.Cuốn sách được viết tốt và dễ theo dõi, và nó là một lựa chọn tốt cho những độc giả quan tâm đến việc học cách sử dụng Python để phân tích chuỗi thời gian.
** 5.Học sâu cho chuỗi thời gian của Chung và Liu **
Cuốn sách này là một phương pháp điều trị toàn diện về học tập sâu để phân tích chuỗi thời gian.Nó bao gồm một loạt các chủ đề, từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao.Cuốn sách được viết tốt và được tổ chức tốt, và nó là một nguồn tài nguyên quý giá cho những độc giả quan tâm đến việc sử dụng học tập sâu để phân tích chuỗi thời gian.
## hashtags
* #TSN
* #chuỗi thời gian
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #dữ liệu lớn
=======================================
#TSN #Timeseries #datascience #Machinelearning #bigdata ##Best TSN book
Time series analysis is a powerful tool for understanding and predicting the behavior of a wide variety of data, from financial markets to weather patterns. In recent years, the development of new machine learning techniques has made it possible to apply time series analysis to ever larger and more complex datasets. This has led to a growing interest in time series analysis, and a number of new books have been published on the topic.
In this article, we will review some of the best books on time series analysis. We will focus on books that are both comprehensive and accessible to readers with a basic understanding of statistics and mathematics.
**1. Time Series Analysis by Box, Jenkins, and Reinsel**
This is the classic textbook on time series analysis. It covers a wide range of topics, from basic concepts to advanced techniques. The book is well-written and comprehensive, and it provides a solid foundation for further study in time series analysis.
**2. Forecasting with Time Series by Hyndman and Athanasopoulos**
This book is a more applied treatment of time series analysis. It focuses on the practical aspects of forecasting, and it includes a number of case studies. The book is well-written and easy to follow, and it is a good choice for readers who are interested in learning how to use time series analysis to forecast future events.
**3. Time Series with R by Brockwell and Davis**
This book is a comprehensive treatment of time series analysis in the R programming language. It covers a wide range of topics, from basic concepts to advanced techniques. The book is well-written and well-organized, and it is a valuable resource for readers who are interested in using R for time series analysis.
**4. Hands-On Time Series Analysis with Python by Brownlee**
This book is a more applied treatment of time series analysis in the Python programming language. It focuses on the practical aspects of time series analysis, and it includes a number of case studies. The book is well-written and easy to follow, and it is a good choice for readers who are interested in learning how to use Python for time series analysis.
**5. Deep Learning for Time Series by Chung and Liu**
This book is a comprehensive treatment of deep learning for time series analysis. It covers a wide range of topics, from basic concepts to advanced techniques. The book is well-written and well-organized, and it is a valuable resource for readers who are interested in using deep learning for time series analysis.
##Hashtags
* #TSN
* #Timeseries
* #datascience
* #Machinelearning
* #bigdata
