Новогодние праздники — прекрасный повод попрокрастинировать в уютной домашней обстановке и вспомнить дорогие сердцу мемы из 2k17, уходящие навсегда, как совесть Electronic Arts.
Однако даже обильно сдобренная салатами совесть иногда просыпалась и требовала хоть немного взять себя в руки и заняться полезной деятельностью. Поэтому мы совместили приятное с полезным и на примере любимых мемов посмотрели, как можно спарсить себе небольшую базу
данных, попутно обходя всевозможные блокировки, ловушки и ограничения, расставленные сервером на нашем пути. Всех заинтересованных любезно приглашаем под кат.
Доброго дня! Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.
Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.
UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.
Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).