《应用时间序列分析（何书元）》课后题答案重点题答案，手写答案扫描，绝对正确，保证高分。 《应用时间序列分析（何书元）》课后题答案重点题答案，手写答案扫描，绝对正确，保证高分。
2021-04-23 14:03:34
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应用时间序列分析课堂讲义，原著：何书元，制作：李东风。包含6章内容，每章包含基本概念、定理及应用实例，带书签，方便使用。
2021-04-22 17:28:20
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比特币价值预测器
抽象：
该项目试图通过识别社交媒体情绪与市场情绪之间的相关性来预测比特币的未来价值。 我们将通过收集来自Twitter，Facebook和linkedin等社交媒体的用户供稿来实现这一目标。 有了语料库后，我们将使用IBM Watson的自然语言理解API来映射它们的关联情绪。 在将情感映射到我们的语料库时，我们尝试捕获粒度级别的类别，即欢乐，愤怒，幸福等。我们将这些类别用作ML / DL算法的特征向量。 然后，我们比较不同算法的结果，并选择精度最高的算法。
技术：
编程语言：Python，Java
大数据技术：Spark ML，Spark-SQL，Hadoop Mapreduce
图书馆：熊猫，Matplotlib，Scikit学习，TensorFlow，Keras
数据源：
Twitter Api获得有关比特币/加密货币的推文。
LinkedIn Api可以在博客上获得语料库。
Web Scraping从新闻文章获取数据。
与数据的Dropbox链接：
参考文献：
J. Bollen和H. Mao。 Twitter情绪是股市预测指标。 IEEE
2021-04-20 09:45:40
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内容简介：
本书根据电子信息类本科教学计划，着重介绍时间序列分析的基本模型和算法，适用作信息工程、通信工程控制工程等相关专业的本科教材或教学参考用书。全书共分6章，其内容安排如下；第1章动态数据预处理品，第2章时间序列模型，第3章模型参数估计，第4章模型定阶方法，第5章时间序列建模，第6章时间序列应用。各章均有小结和习题，有助于教学。
目录
第1章 动态数据预处理
1. 1 平稳性检验
1. 2 正态性检验
1. 3 独立性检验
1. 4 周期性检验
1. 5 趋势项检验
1. 6 小结
习题
第2章 时间序列模型
2. 1 线性平稳模型
2. 2 自回归模型 AR模型
2. 3 滑动平均模型 MA模型
2. 4 自回归-滑动平均混合模型 ARMA模型
2. 5 时间序列模型的特征函
.....
2021-04-19 16:59:23
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这是博主数学专业课相关详细资料 从一个真实的中国移动的数据来进行时间序列分析，其过程包含了时间序列分析的大部分知识，其中包含了详细的代码及注释。通过这个实例，大家基本可以熟悉和理解时序分析的各个步骤及其作用，并能做到自己实现。
2021-04-18 08:42:41
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通过整理Forecasting Principles and Practice (2rded)内容，将里面的所有代码进行了归类，全部可以操作执行，边操作边解释，是目前非常全面的用于时间序列分析的R语言脚本。
2021-04-12 15:02:39
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C++ qt时间序列分析代码，该代码是用于vs，作为时间序列分析的，直接可用，需要输入的是已知数据及预测数据等等
2021-04-10 17:57:18
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