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  基于ARIMA时间序列分析-预测客户申购量
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  时间序列理论和案例实践
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  ☆25Updated 6 years ago
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  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 5 years ago
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  《Python预测之美：数据分析与算法实战》书籍代码维护
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• fennuDetudou / time_series_predict
  单维、多维时间序列数据预测
  ☆11Updated 6 years ago
• BackyardofAbela / DimensionalityReduction
  PCA和LDA进行数据降维
  ☆38Updated 4 years ago
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  基于BP神经网络的高频金融时间序列分析 (毕设)
  ☆47Updated 6 years ago
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  时间序列ARIMA模型的销量预测
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  ☆54Updated 4 years ago
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  ☆73Updated 4 years ago
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  ☆41Updated 4 years ago
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  2019科大讯飞工程机械赛题-亚军
  ☆38Updated 5 years ago
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  时间序列分析的代码及简要说明
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  《Python预测之美-数据分析与算法实战》代码维护
  ☆19Updated 4 years ago
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  ☆44Updated 4 years ago
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  ☆31Updated 5 years ago
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  对截止至2017年7月17日的债券违约事件进行梳理归因，并寻找宏观流动性影响因素，组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后，输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测，得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…
  ☆53Updated 6 years ago
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