当前时间： 2026-06-15 13:57:15
更新时间： 2026-06-15
分类：软件教程
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书籍下载-《基于基础模型的时间序列预测》
书籍：Time Series Forecasting Using Foundation Models: How to build high accuracy predictive models
作者：Marco Peixeiro
出版：Manning Publications
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书籍介绍
你无需花费数周甚至数月的时间来编码和训练自己的时间序列预测模型。本书将向你展示如何利用灵活的预训练模型做出准确的预测。
本书教你如何使用已在数十亿数据点上预训练过的强大时间序列模型进行高效预测。书中的实践示例将让你体会到这些优秀模型所能实现的功能。在此过程中，你还将学习时间序列基础模型的工作原理、如何对它们进行微调，以及如何将它们应用于你自己的数据。
时间序列预测是一门分析历史时间戳数据以预测未来结果的技术。像 TimeGPT 和 Chronos 这样的基础时间序列模型，已在数十亿数据点上进行了预训练，如今能够有效增强甚至取代那些精心构建的定制化时间序列模型。
本书深入探讨了大规模时间模型的架构，并向你展示如何利用它们生成快速、准确的预测。你将学习如何在自己的数据上对时间模型进行微调，执行零样本概率预测、点预测等操作。你甚至会发现如何将大语言模型（LLM）重新编程为时间序列预测器——所有这些示例都能在普通笔记本电脑上运行。
面向读者：适合熟悉时间序列预测理论基础知识的数据科学家和机器学习工程师。示例代码使用 Python 编写。
作者简介
Marco Peixeiro 是一位经验丰富的数据科学讲师，曾就职于加拿大最大的银行之一担任数据科学家。他活跃于 Towards Data Science 平台，是 Udemy 的讲师，并与 freeCodeCamp 合作在 YouTube 上发布内容。
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