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隐马尔可夫模型 (HMM) 是一种信号预测模型，已被用于预测经济状况和股票价格。 该项目旨在实现将机器学习算法应用于股票市场的目标。 长短期记忆模型（LSTM）保证了在新的时间状态下，随着隐藏层不断叠加输入序列，之前的信息可以继续向后传播而不会消失。我们的主要目的是通过预测一只股票的涨跌 使用 HMM-LSTM。 Experiment with 4 different models: GMM-HMM XGB-HMM GMM-HMM-LSTM XGB-HMM-LSTM Compared with the results: train_set

经历数据竞赛后，大佬们的总结源码，学习思考后整理除一些源码，语言用python编写

发个LG XGB PLC的程式，用於线路板设备.rar

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Xgboost原理详解，参考了多个博客和论文，探讨XGB的基本原理和优点等。

解释一致性框架 该存储库包含在Explantion Consistency Framework（ECF）的开发中使用的整个代码库。 ECF是在我的整个硕士论文中进行研究和开发的，可以评估和比较LIME和SHAP等不同解释方法之间的解释质量。 此外，笔记本还包含对使用的数据集的描述性和视觉分析，以及包括XGB和LSTM在内的一系列预测模型的实现，以及两种解释方法LIME和SHAP的应用。

xgboost作者陈天奇对xgboost原理的介绍，讲得很好，真的超级好！~~~

xgb模块（帮助缺少xgb的朋友，免pip下载节约时间，使用python3.7，64位系统！注意！）当初被xgb下载弄的头疼！

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