<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>HK29</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/HK29/</author_url>
  <blog_title>PythonとVBAで世の中を便利にする</blog_title>
  <blog_url>https://hk29.hatenablog.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Python</anon>
    <anon>インストール方法</anon>
    <anon>時系列</anon>
    <anon>株</anon>
  </categories>
  <description>Prophetは、Facebookが開発した時系列予測ライブラリです。この予測手法は、時系列データy(t)をトレンド(t)+季節性(t)+イベント(t)+誤差(t)の合成として分析して予測モデルを構築します。つまり、それらをハイパーパラメータとして予測モデルを調整できます。これがニューラルネットワーク（RNN）と比較して扱い易いところです。論文は次のリンク先のREAD THE PAPERから飛ぶことが出来ます。https://facebook.github.io/prophet/ インストールは、Anaconda環境下で次のようにcondaで出来ます。 conda install -c con…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhk29.hatenablog.jp%2Fentry%2F2020%2F12%2F06%2F230617&quot; title=&quot;Python 株価を予想する。時系列予測ライブラリ「Prophet」 - PythonとVBAで世の中を便利にする&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/H/HK29/20201206/20201206224730.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2020-12-06 23:06:17</published>
  <title>Python 株価を予想する。時系列予測ライブラリ「Prophet」</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://hk29.hatenablog.jp/entry/2020/12/06/230617</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
