介绍 此回购包含用于业务洞察和价格预测的代码 团队： 奇特拉·莎拉珊德拉（Chitra Sharathchandra） 丹麦清酒 道格拉斯·皮萨克（Douglas Pizac） 加比·韦格拉斯（Gabi Hueglas）

使用LSTM对销售数据（吉恩销售数据集）进行预测

解压密码：123 安装说明：https://blog.csdn.net/hongfu951/article/details/118517942 SPSS Statistics v26 2019是一个强大的和先进的统计分析应用程序，预测未来的分析，并作出更好和准确的决定，以解决问题和提高产品生产率。 它配备了各种功能，例如它具有管理数据和文档信息的能力。 它还包括各种分析组件，如频率、非参数和其他分析测试。 SPSS Statistics v26 2019是一个简单可靠的解决方案，用户可以预测他们未来的表现，并在礼物中做出准确的决定，以避免任何重大损失。 它具有独特的分析功能和能力，用户可以通过蒙特卡罗仿真方法改进自己的模型构建。 用户可以预测各种输入数据，并对提取的数据进行分析。 对于高级用户，他们可以使用作为应用程序扩展提供的python编程语言。 它完全支持标准Unicode。 用户可以导出主要使用的图像格式和更多的分析数据。

需求预测挑战 最佳入围 我最好的参赛作品是RMSE = 0.91890，挑战中排名第一的参赛作品是0.75368。 我的参赛作品约占榜首的25％。 我将XGBoost算法用于滞后特征工程。 介绍 使用Kaggle的竞赛。 该竞赛包含一个具有挑战性的时间序列数据集，其中包含每日销售数据，该数据集由俄罗斯最大的软件公司之一-1C公司提供。 任务是预测下个月每个产品和商店的总销售额。 先决条件 码头工人 薄片8 pytest 数据 数据当前已压缩，可以通过以下方式进行膨胀： cd source/ unzip data.zip 训练 在根目录中，使用以下命令打开一个tensorflow 2.3.0 docker容器的bash入口点： make run 如果在GPU机器上，请通过运行以下命令使GPU可见： make run.gpu 训练： python -m source.xgboos

股票预测 使用机器学习来预测/预测股票价格的未来趋势。 查看详细介绍此 repo 的 Medium 文章！

罗斯·曼·卡格 使用监督学习模型和时间序列分析，可以预测Rossmann药店的未来6周销售情况。 应用了所有数据科学步骤，包括数据清理，探索性数据分析，数据准备，创建机器学习模型，性能分析（MAE，MAPE，RMSE）以及使用Flask和Heroku部署到云中。

“分解还是不分解：股票价格预测的不同神经网络和GBM模型之间的比较。” 在这个项目中，有9个文件： LSTM.py具有该报告中提到的两种LSTM的代码。 TCN.py具有两个TCN的代码，但是它们具有相同的超参数。 GBM.py具有用于仿真价格几何布朗运动的代码。 stat_decompose.py将时间序列分解为三个部分：趋势，季节性和残差。 testing.py测试LSTM和TCN。 testing_GBM.py测试GBM模型。 testing_decomp3.py将八个分解模型的预测写到csv文件中。 RMSE_MAE_decompose.py从testing_decomp3生成的csv文件中收集预测，并将其与真实数据进行比较。 compare_results.py会打印出可预测某只股票以及平均RMSE和MAE的最佳模型。 报告摘要： 在这项工作中，考虑了18只

可以用于LSTM预测，数据，和权重更新程序已上传

FDN学习 我们的模型利用多城市的历史空气污染物和气象数据来预测未来的污染物浓度 培训数据的验证数据和测试数据是私有的； 并且数据示例已上传到我的perssonel页面中： : 整个代码已上传到此网页中，您可以下载进行检查。 如有任何疑问，您可以发送电子邮件给我，电子邮件：

我使用 1 周的温度，对我的数据运行拟合，MATLAB 给出了一个拟合输入数据的函数。 通过打印残差，您可以看到函数在输入数据上拟合时产生的误差。（如果误差很大，您可以更改函数的类型。我做了所有这些，最好的函数是“SumofSin”）。 然后，我使用这个函数来猜测接下来 24 小时的温度。 --- 该文件还包括 3 个月的 excel 格式的温度。