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航空乘客 - 类似Prophet的模型
- 21 四月 2022
我们将研究“航空乘客”数据集，该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型[Taylor 和 Letham, 2018]来拟合这个数据集（事实上，这个数据集是他们文档中的示例之一），但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查（这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020]）。
航空乘客 - 类似Prophet的模型
- 21 四月 2022
我们将研究“航空乘客”数据集，该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型[Taylor 和 Letham, 2018]来拟合这个数据集（事实上，这个数据集是他们文档中的示例之一），但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查（这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020]）。
航空乘客 - 类似Prophet的模型
- 21 四月 2022
我们将研究“航空乘客”数据集，该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型[Taylor 和 Letham, 2018]来拟合这个数据集（事实上，这个数据集是他们文档中的示例之一），但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查（这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020]）。
航空乘客 - 类似Prophet的模型
- 21 四月 2022
我们将研究“航空乘客”数据集，该数据集记录了1949年至1960年间美国航空公司每月乘客总数。我们可以使用Prophet模型[Taylor 和 Letham, 2018]来拟合这个数据集（事实上，这个数据集是他们文档中的示例之一），但我们将在PyMC3中构建自己的类似Prophet的模型。这将使我们更容易检查模型的组件并进行先验预测检查（这是贝叶斯工作流程的一个组成部分[Gelman 等人, 2020]）。