https://github.com/wednesdaydeveloper/fbprophet_docker
https://github.com/wednesdaydeveloper/fbprophet_docker
docker docker-compose-lamp dockerfile prophet
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/wednesdaydeveloper/fbprophet_docker
- Owner: wednesdaydeveloper
- License: mit
- Created: 2018-08-23T22:25:19.000Z (almost 8 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2018-08-25T08:02:55.000Z (almost 8 years ago)
- Last Synced: 2024-12-15T01:26:17.230Z (over 1 year ago)
- Topics: docker, docker-compose-lamp, dockerfile, prophet
- Language: Jupyter Notebook
- Size: 1010 KB
- Stars: 0
- Watchers: 2
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# fbprophet_docker
## 動機
機械学習は準備が面倒。ネットで見た記事の写経をしようにもバージョンが違うとかOSが違うとか言われて、結局は挫折する。
なので、Dockerでprophetの環境を構築。その上で写経から初めてみた。
## 使い方
docker-comose up -d
で起動。jupyter notebook が起動するので、ブラウザでprophetが使えるようになってる。
## 写経など
あまりに暑いので，140年分の気温をProphetで分析した
https://qiita.com/haltaro/items/9c68f0914677bb3a629c
あまりに暑いので、ごく簡単に Prophet の分析の質を向上させる方法を書いた
https://qiita.com/s_katagiri/items/f579fe339cf7e664ea21
あまりに暑いので、ごく簡単に Prophet の分析の質を向上させる方法を書いた
https://qiita.com/s_katagiri/items/f579fe339cf7e664ea21
「あまりに暑いので，140年分の気温をProphetで分析した」かったが、先を越されていたので掘り下げてみた
https://qiita.com/HotAllure/items/9b1df48a932f6eedc807
↑ここまであまりに暑いのでシリーズ。
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
https://www.slideshare.net/hoxo_m/prophet-facebook-76285278
事細かにProphetを解説してくれている