二手车价格预测得分：91％ 数据清理，数据可视化，数据预处理，ML模型（LR，DT，RF，GBR，KNN，SVM，XGBR，TENSORFLOW），PCA，LDA，度量标准（R Square，MSE，RMSE，MAE）

房屋价格预测器 目的和技术：以下程序使用Python ， Matplotlib ， Numpy ， Sympy ， Pandas和sci-kit预测波士顿市的房价。 程序： 提出问题 收集数据 清理数据 探索可能性和相关性 图形化地建模数据 评估功能内的价格 算法：我实现了一个多元线性回归模型来预测房价。这种方法也称为多元回归，是一种统计技术，它使用几个参数变量来预测响应变量的结果。在这种情况下，我从数据集中提取了几个变量，包括房价，犯罪率，年龄，距水的近距离，税收等，以使我的模型更准确。我挑选出与初始价格数据相对应的p值较低的变量，以及对于此特定问题具有逻辑意义的其他条件。然后，我将自己的知识运用到分配方法，标准差，MSE，RMSE等方面……对房价进行最终计算。 另外，我考虑了线性回归中的多重共线性等问题，以确保我的程序尽可能精确。 数据可视化工作： 下面是一个模型，用于说明数据集中变量

“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

上海二手房价格预测界面 这是复旦大学数据科学学院的数据挖掘课程（DATA620007）。 要求： Tensorflow 1.0.1 Python 3.6 训练数据： 从于2018年4月。 爬行部分是由建造的。 模型： 结构：具有200个节点和ReLU的两层全连接神经网络，以及保持率为75％的Dropout。 纪元：10000 MSE （在测试集上）：<0.03 例子： 一个简单的例子如下：女巫意味着我们所住宿舍的合理价格可能价值高达580万日元。 输出包括目标实际东部地区的平ASP格和总价格。

股票买卖最佳时机leetcode 股票价格预测使用 LSTM 和 ARIMA 简介 最基本意义上的股票是一种证券，代表公司一小部分的所有权。 拥有公司的股票使股东有权获得该公司的部分资产和利润。 股票主要在证券交易所购买。 证券交易所不拥有股票，而是充当股票买家与卖家联系的平台。 纽约证券交易所、纳斯达克、伊斯坦布尔证券交易所可以作为交易所的例子。 股票市场的价格是由供求关系决定的。 随着时间的推移，股票已经能够胜过许多其他类型的金融投资，并且仍在继续这样做。 分析和交易股票以获利是世界上几乎所有地方的普遍做法。 有些零售交易员在交易股票时可能有不同的日常工作，有些专业交易员和经纪人的唯一收入是他们从交易中获得的利润。 股票交易的高风险性质需要优秀的数学家和统计学家开发模型以最好地分析股票的各个方面，并在正确的时间做出最佳决策，买入、卖出或对股票执行其他更高级的操作。 定量分析是一种使用数学建模来理解行为的技术。 在这种情况下，通过定量方法调查的行为是股票价格的行为。 如果股票的行为可以被预测，预测它的一方就可以通过交易获利。 对冲基金和投资银行进行定量分析的人通常被称为“quants

房屋价格预测 欢迎来到房价预测挑战赛，您将通过设计一种算法来准确预测印度的房价，从而测试您的回归技巧。 准确预测房价可能是一项艰巨的任务。 买家只是不关心房屋的大小（平方英尺），还有其他各种因素在决定房屋/物业的价格中起着关键作用。 找出有助于理解买方行为的正确属性集可能非常困难。 该数据集已经收集了印度各个房地产聚合商的数据。 在此竞赛中，作为12位影响因素，您作为数据科学家的作用是尽可能准确地预测价格。 另外，在本次比赛中，您将有大量空间用于特征工程和掌握高级回归技术，例如，Random Forest，Deep Neural Nets和各种其他集成技术。 数据描述：Train.csv-29451行x 12列Test.csv-68720行x 11列样本提交-可接受的提交格式。 （具有68720行的.csv / .xlsx文件） 属性说明：POSTED_BY-列出了财产UNDER_C

二手车价格预测 描述： 通常，新车的价格由制造商确定，因此可以确保质量。 对于二手车而言，情况并非如此，在这种情况下，客户容易被假冒公司欺骗，并为价值较低的汽车支付更高的价格。 我们的想法是实现不同的机器学习算法，这些算法根据车辆的状况，进入年份，制造商，型号等特征预测价格。它有助于客户了解市场上的买卖价格。

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Fuzzy Multi-objective Optimized with Efficient Energy and Time-varying Price for EV Charging System

车价预测 我使用的数据集包含有关二手车的信息。 第一步是探索数据的特征，找到相关性，并进行一些可视化处理。 然后，我训练了一些机器学习模型，并用它们来预测给定汽车的价格。