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时间序列预测项目,采用不同的深度学习、机器学习算法,进行时间序列预测。包含不同预测算法与预测场景
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- 该项目用于对沪深300股票的预测,包括股票下载,数据清洗,LSTM 模型的训练,测试,以及实时预测☆409Updated 4 years ago
- pytorch实现用LSTM做股票价格预测☆280Updated 5 years ago
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- 这是一个基金评论与股票市场的情感分析项目,目的是手动爬取天天基金网基民评论与东方财富网股市行情的 资讯,从基民评论、重仓股票、市场行情三个方面出发,使用情感词典与LDA模型进行分析,从而做出是否值的购买基金的决策。带有标签clean的是清洗后的爬虫数据,没有带标签的是原始数据…☆31Updated 3 months ago
- 爬虫爬取北京天气数据,pandas和numpy处理数据,matplot可视化展示数据,sklearn机器学习方法预测空气状况。☆131Updated 5 years ago
- 使用LSTM对股票价格进行回归预测,对股价涨跌进行分类预测。We use LSTM to forecast the stock price and classify the rise and fall of the stock price.☆17Updated 5 years ago
- 数据挖掘作业数据以及代码(电动车价格预测)☆69Updated 5 years ago
- 基于LSTM的股票价格预测☆66Updated 6 years ago
- kaggle贷款违约预测 :主要研究如何借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的历史贷款数据进行分析,并基于随机森林分类模型预测贷款违约的可能性☆22Updated 6 years ago
- 计算机毕业设计吊炸天Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测 地铁爬虫 地铁客流量分析 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 深度学习☆23Updated 2 years ago
- 算法根据单个板块或单只股票的历史数据判断板块指数或个股次日收盘价信息,得到相应的调仓对策。可回归(预测具体价格)可分类(预测涨跌)。 长短期记忆模型(LSTM)是循环神经网络(RNN)的一种,每个输入样本都是一个序列(如某板块20天的四价一量)用这个序列预测结果。它认为某些…☆62Updated 5 years ago
- Use BPNN and LSTM to forecast stock price. 使用BP神经网络和LSTM预测股票价格,注释拉满。☆201Updated 3 years ago
- 计算机毕业设计吊炸天spark+hive+nlp慕课Mooc在线教育课程数据分析可视化大屏 知识图谱课程推荐系统 课程爬虫 文本分类 LSTM情感分析 大数据毕业设计 知识图谱 大数据毕业设计 预测系统 实时计算 离线计算 数据仓库 人工智能 神经网络☆11Updated 2 years ago
- 基于BOSS直聘“数据分析师”职位信息的爬虫实现、数据分析、数据可视化及机器学习预测与结果分析。☆90Updated 6 years ago
- 这是一个基于LSTM-RNN算法的线上金融股票价格走势预测的小项目,使用tensorflow框架实现。☆46Updated 7 years ago
- 数据挖掘大作业——股票分析预测☆33Updated 4 years ago
- 真实预测未来7天的天气气象数据,使用多种机器学习和深度学习LSTM算法,采集全国各省历史、实时数据(天气预报、极端天气预警、生活指数),可视化大屏,Hadoop、Spark、Hive数仓数据分析,大模型AI智能问答系统☆95Updated 7 months ago
- 利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型,并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术;通过相关性分析进行特征选择;建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型,并通过网格搜索法确定最优参数…☆33Updated 3 years ago
- 大数据线性回归预测学生成绩☆35Updated 5 years ago
- 本项目以数据采集、处理、分析及数据可视化为项目流程,实现百万级电影数据离线处理与计算。功能包括python爬虫,Matplotlib、Echarts数据可视化、Mapreduce、hive数据统计、情感分析、词图云、电影票房与评分预测☆218Updated 3 years ago
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- 房价预测完整项目:1.爬取链家网数据 2.处理后,用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好,R^2值0.75左右☆243Updated 6 years ago
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