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金融观察基于机器学习的股票分析与预测模型研究①姚雨琪摘要:近年来ꎬ随着全球经济与股市的快速发展ꎬ股票投资成为人们最常用的理财方式之一ꎮ本文研究的主要目标是利用机器学习技术ꎬ应用Python编程语言构建股票预测模型ꎬ对我国股票市场进行分析与预测ꎮ采用SVM与DTW构建股票市场的分…
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预测十次的价格都在四十万左右,模型拟合程度达到92%，健壮度足够。第七章，总结本分析使用网格搜索法训练模型，以找到最佳的`'max_depth'`参数，得到波士顿房屋价格预测最优模型，并使用交叉验证对模型进行了验证。
长短期记忆（英语：LongShort-TermMemory，LSTM）神经网络，是一种时间递归神经网络（RNN），该网络适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件，如股票价格预测和水文预报等。第一步数据获取、可…
毕业论文基于回归分析的房价模型及预测.doc,PAGEPAGE1毕业论文题目基于回归分析的房价模型及预测学生姓名王赛学号所在院(系)数学与计算机科学学院专业班级数学与应用数学(师范类)专业081班指导教师李晓康论文完成地点...
作者：JasonBrownlee翻译：殷之涵校对：吴振东本文长度为4800字，建议阅读10+分钟本文为大家介绍了如何在Python中使用由Facebook开发的Prophet库进行自动化的时间序列预测，以及如何评估一个由Prophet库所搭建的时间序列预测模型的
2018-01-17的预测价格=1164.10美元。2018-01-17的实际价格=1295.00美元。训练数据的平均绝对误差=10.22美元。测试数据的平均绝对误差=101.19。当模型预测增加时，价格增加了57.99％的时间。当模型预测减少时，价格下降了46.25％。
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