5.9【阿里云天池】零基础入门数据价格:二手车交易价格预测 car-price-forecast-master
2024-05-23 20:32:01 9KB
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沃伦-股票价格预测器 股市预测是试图确定公司股票或在交易所交易的其他金融工具的未来价值的行为。 成功预测股票的未来价格可能会产生可观的利润。 有效市场假说表明,股票价格反映了所有当前可用的信息,因此,任何不基于新发现信息的价格变化本质上都是不可预测的。 其他人则不同意,并且拥有这种观点的人拥有无数的方法和技术,据称它们可以获取未来的价格信息。 在这里,我们利用Facebook的时间序列预测算法Prophet,使用多变量,单步预测策略,实时预测美国公司的股票市场价格。 入门 从github下载或克隆项目 $ git clone https://github.com/nityansuman/wa
2023-04-07 10:52:14 1.28MB python flask neural-networks stock-price-prediction
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机器学习模型房屋价格预测 使用Flask Web框架的机器学习模型进行房价预测
2023-02-10 21:11:37 5KB Python
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2.Goldstein-Price方法
2022-12-31 12:51:26 6.27MB matlab
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鳄梨价格 使用Avocado Price Dataframe的Python进行数据分析 这是一项基本的数据分析,使我不知道如何清理数据,设置适当的索引以及绘制正确的图!
2022-12-25 16:41:02 834KB JupyterNotebook
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移动价格分类 手机价格分类
2022-11-28 07:53:59 331KB JupyterNotebook
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房屋价格分析 语境 房价受许多因素影响,包括平方英尺,材料的表面光洁度以及附近地区等。 目的是确定哪些因素对房屋的最终销售价格影响最大。 统计分析对于确定哪些因素更具影响力至关重要。 数据集 该数据集适用于爱荷华州埃姆斯市。 它是从Kaggle检索得到的,包含79列,包含1,460个观测值。
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使用机器学习工具预测股价的定向运动已经吸引了大量研究。 定向预测模型中两个最常见的输入特征是股票价格和回报。 前者和后者变量之间的选择通常是主观的。 在本研究中,我们比较了股票价格和回报作为方向预测模型中输入特征的有效性。 我们使用十家美国大盘股公司的 10 年历史数据对两个输入特征进行了广泛的比较。 我们采用四种流行的分类算法作为我们研究中使用的预测模型的基础。 结果表明,股票价格是比回报更有效的独立输入特征。 当我们向输入特征集添加技术指标时,股票价格和回报的有效性相等。 我们得出结论,在预测价格变动方向时,价格通常是比返回值更有效的输入特征。 我们的结果应该有助于对将机器学习模型应用于股票价格预测感兴趣的研究人员和从业者。
2022-11-20 07:02:54 714KB Stock Price Forecasting
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车价预测 车价回归 问题陈述 一家中国汽车公司吉利汽车(Geely Auto)希望通过在美国设立生产部门并在当地生产汽车,从而在美国和欧洲同行中竞争来进入美国市场。 他们与汽车咨询公司签约,以了解汽车定价所依赖的因素。具体来说,他们想了解影响美国市场汽车定价的因素,因为这些因素可能与中国市场有很大不同。该公司想知道: 哪些变量在预测汽车价格方面很重要 这些变量如何很好地描述汽车的价格 根据各种市场调查,这家咨询公司收集了整个美洲市场上各种类型汽车的大型数据集。
2022-11-18 23:06:14 958KB JupyterNotebook
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价格相对风险度(PRICE_RISK)
2022-08-30 09:04:53 7KB 通达信指标
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