自行车租赁预测：结合机器学习回归模型来预测自行车租赁数量-源码

自行车出租预测 结合机器学习回归，集成学习和深度学习模型来预测自行车租赁数量 数据源：bikesharing.csv- 该项目是作为UT达拉斯应用机器学习课程的主要任务而创建的，包括2个项目： 项目1有2个部分： 第1部分：：数据清理，有监督的机器学习回归模型 第2部分：：数据清理，监督式机器学习分类模型 项目2有2个部分： 第1部分： ：集成学习，主成分分析（PCA），使用PCA的回归模型，使用神经网络的深度学习（DL）模型 第2部分： ：整体学习，主成分分析（PCA），使用PCA的分类模型，使用神经网络的深度学习（DL）模型 目录 描述 该项目的目的是预测多元化投资组合的股票价格，其中包括来自6个不同行业的6家公司和S＆P500，以帮助投资者在20年的收盘价，开盘价，高价，低价和交易量的基础上做出财务决策。 由于主要目的是测试不同的回归模型，因此该项目将对所有模型使用一家公司