基于单变量+多变量逻辑回归实现根据环境因素预测房间入住率_项目源码+数据+超详细代码注释 任务：通过"Temperature","Humidity","Light","CO2","HumidityRatio"等环境数据预测房间是否在使用 内容包含： 1.用多变量进行逻辑回归预测 2.用单变量进行逻辑回归预测

基于ARIMA自回归模型对法国香槟的月销售额预测python实现完整源码+数据+详细注释 包含 1.如何训练Embidding层 2.在Embidding层使用已训练好的词向量_glove 3.数据的初步 可视化分析；4.手动配置ARIMA参数；5.手动配置差分参数；6.网格搜索配置ARIMA参数；7.残差后自相关检测；8.残差修正；9.检查残差预测误差；10.验证模型；11.进行预测；12.数据集分割等

1.数据预览 2.预览一下数据的自相关图 3.预览残差图和残差的密度分布图 4.滑动窗口预测ARIMA模型

1.SARIMA模型的网格搜索超参数优化 基本一样 指数平滑预测方法，预测是过去观察值的加权，模型对过去观察值使用指数递减权重 所谓三重指数平滑在股票中指对数据重复进行三次平滑处理，从而减小数据波动。对应的指标叫TRIX 在时间序列预测中,三次指数平滑算法指可以对同时含有趋势和季节性的时间序列进行预测，该算法是基于一次指数平滑和二次指数平滑算法的 程序只修改了使用的预测模型部分， 从SARIMA模型改成了ExponentialSmoothing模型 同时修改了模型使用的参数，别的逻辑基本相同 内容： 1.网格搜索框架 2.无趋势和季节性研究 3.趋势性研究 4.季节性研究 5.趋势和季节性研究

基于MLP(多层感知机)的时间序列预测python源码+超详细注释 内容包含： 01.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 02.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 03.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 04.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 05.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_监督学习数据 06.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 07.多路输入_(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 08.多路输出_(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 09.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 10.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 11.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 12.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 13.(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_监督学习数据 14.(多步+多变量输入)

基于CNN(卷积神经网络)的时间序列预测python源码+超详细注释 以CNN网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

人类活动识别(多变量分类)_根据智能手机数据对人类活动进行建模_python实现源码+数据+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

基于四种决策树实现预测大气污染日的概率模型项目源码+数据+超详细注释 任务：根据环境数据，预测当天是不是大气污染日 内容包含： 1.本程序使用了四种模型进行预测，并对四种模型预测效果进行评估测试，分别是： 袋装决策树（BaggingClassifier） 额外决策树（ExtraTreesClassifier） 随机梯度提升（GradientBoostingClassifier） 随机森林（RandomForestClassifier） 2.本程序通过对例4中的梯度提升模型调整参数，来提高预测的准确率。分别调整了深度，学习率，采样集，和树数，通过brier skill score值来评价结果

编程语言为MATLAB，代码有注释。函数都封装完成，直接运行即可，运行主函数就可以对比LSTM基础模型和麻雀搜索算法优化后的LSTM模型。