当你购物时，发现优惠券并比较价格。当你购物时，你会看到储蓄，否则它会被隐藏。 购物时不要多付钱！ 当您购物时，PriceBlink会自动找到省钱的优惠券和更低的价格。 别再浪费时间寻找永远无法使用的优惠券和代码。 CBS新闻和Li​​feHacker的前10名必须具有浏览器扩展功能在NBC的今日节目（今日美国）上有特色。 立即获取PriceBlink并开始省钱！ 主要功能包括：-即时价格比较：PriceBlink会自动让您知道您是否找到了产品的最低价格，或者是否可以在其他零售商处找到更低的价格。 PriceBlink会检查11,000多家商家的价格是否较低，并在亚马逊，沃尔玛，eBay，Target等热门商店中使用。 -优惠券：PriceBlink还会提醒您省钱的优惠券和您所在网站的免费送货代码。 -产品评分：对于许多产品，PriceBlink会显示综合用户评分得分。 无需检查SlickDeals可获得最佳优惠，而Retailmenot可获得最佳优惠券，PriceBlink会在有更优惠的交易时自动提醒您。 请在此处报告错误或发送反馈：http://www.priceblink.com/webcpns/page.php?sp_id=5 支持语言:English (United States)

股票价格预测 目录 介绍 该项目是我对Udacity的数据科学家纳米学位计划的基本项目。 我们将实现两种机器学习算法（移动平均值和LSTM）来预测公司的未来股价。 然后，我们从这两种算法中选择最佳算法来开发自己的股价预测指标。 该项目包括Python脚本，交易者可以在其中输入历史股票价格数据以获得训练有素的LSTM模型。 然后，可以使用经过训练的模型来预测未来的股票价格。 该项目随附的博客文章 档案说明 股票价格预测.ipynb-用于股票价格预测的Jupyter笔记本。 train.py-借出历史股价数据并训练LSTM模型的Python脚本。 Forecastor.py-用于借出历史股价数据和将来预测股价的Python脚本。 文件夹：数据 排爆INTC.csv -历史股价数据从 。 文件夹：型号 model.pkl-腌制文件中经过训练的LSTM模型。 scaler.gz-保存在存档文

Kaggle-House-Price竞赛完整代码，已成功

加密价格小部件 在有吸引力的桌面小部件中轻松跟踪您最喜欢的加密货币的价格 使用Electron构建。 当前支持Windows和OSX。 发展历程 安装 要安装进行开发，请克隆存储库并使用npm install安装依赖项。 跑步 要启动该应用程序，请运行npm start 关于 Crypto Price Widget是创建的一个开源项目。 捐 Crypto Price Widget是一个开源项目。 为了支持开发并保持项目运行，您可以使用以下选项之一进行捐赠： 贝宝： : CashApp： ：//cash.app/$ndzynes 比特币： bc1qkzrkkhmufjuyslh92mfne5yfe6trhf2u258wl4 以太坊： 0x0606405c03F381EF187C413438E7efE705ec64AA 莱特币： LNBBr1iutwMCTfGcPps2Qhg66vSkAbZWhE 总督： DG1twgxAJa4Tj42e4aoHVnh654Ro8ftDGi 常问问题 我的投资组合是否离开电脑？ 不，Crypto Price Widget完全是客户端，不

端到端ML房屋价格预测 一个端到端的机器学习项目，用于预测加利福尼亚的房价。 从头到尾构建机器学习项目的所有必需阶段。 它在机器学习项目中考虑以下“ HOWS”： 获取数据 可视化并从发现中获取意义 准备不同的机器学习算法 如何选择和训练模型 如何微调模型 如何保存模型 它在两者之间给出了一些说明，以在Jupyter笔记本中提供一些说明。 使用的数据集是housing.csv Jupter笔记本电脑是端到端的ML_外壳 致谢：Aurelien Geron

cryptocurrency-price-prediction：使用LSTM神经网络的加密货币价格预测

加密货币每日价格预测 使用机器学习和情感分析来预测加密货币的收益和损失。 请查看Overview.pdf文件以获取更多信息。

几何布朗运动的matlab代码应用数学价格敏感性准随机 价格敏感性和准随机数 在这个存储库中，有计算金融方法中使用的两个重要主题的解释和脚本。 陈述的两个主题，其详细信息在演示文件“ americanop&pricesen.pdf ”中给出，是： 期权价格敏感性的蒙特卡罗计算 价格敏感度是根据不同的指标计算的，每个敏感度计算都与一个唯一的希腊符号相关联。 最受欢迎的希腊人是从 Black-Scholes 公式中得出的。 用于为欧洲看涨期权和看跌期权实现 Vega 几何布朗运动的 Matlab 代码： PW_Vega_CallPut.m 使用似然比方法（包括红利）计算 delta 和 gamma 的 Matlab 代码： EurLik.m 使用有限差分法计算 delta 和 gamma 的 Matlab 代码： finitedif.m Black-Scholes 数字看涨期权解决方案： digital_call.m 使用“digital_call.m”（不包括股息）计算似然性： likelihood.m 准随机序列 数字的准随机序列看起来像随机数，因为它看起来不可预测。 然而，它们是用于

Bertsimas D,SimM.Thepriceofrobustness.OperationsResearch 2004;52(1):35–53.

日内交易系统，短期价格模式和突破系统，供大家参考