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Stock-Prediction-Neural-Network-and-Machine-Learning-Examples

Python实现的股票预测神经网络和机器学习模型集

这个开源项目集成了多种用于股票预测的机器学习和神经网络方法,包括遗传算法、梯度提升和K均值聚类等。项目展示了如何使用Keras、PyTorch等主流深度学习框架实现这些模型。其特色在于提供了超参数优化功能,支持多线程处理以提升效率。开发者可以方便地配置和测试不同的超参数,如学习率、批量大小和网络结构。项目还包含了使用实时市场数据进行股票预测的实例代码和详细文档,适合学习和研究股票预测技术。

MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目 涵盖计算机视觉到优化算法
Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
FinRL-Tutorials - FinRL金融强化学习实践教程与应用案例集
FinRLGithub开源项目投资组合管理深度强化学习量化交易金融市场
FinRL-Tutorials项目提供强化学习在金融交易中的实践教程。内容涵盖股票交易、投资组合管理和加密货币等领域,从入门到高级逐步深入。教程展示FinRL框架应用,同时介绍可解释AI和集成学习等技术。项目为研究人员和从业者提供了将AI应用于金融市场的学习资源。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例,帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户,通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息:Packt Publishing, 2019年12月12日,ISBN-13: 978-1789955750。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
100-Days-Of-ML-Code - 掌握使用Python进行机器学习和深度学习的技巧
100天挑战Github决策树开源项目数据预处理机器学习随机森林
探索100天机器学习代码项目,该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习,如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。
TensorFlow-Examples - 探索TensorFlow的最佳实践与全面教程
GithubTensorFlow开源项目数据管理机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Examples提供针对TensorFlow 1和2的详尽教程,涵盖从基础操作到高级模型如深度神经网络,适合初学者通过详细的笔记本和代码解析深入学习,同时介绍最新的API使用实践,如layers、estimator和dataset。
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章,为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新,展示AI技术在实际应用中的最新进展。
hierarchicalforecast - Python层级预测库 整合统计与计量经济学方法
GithubPython库层次化预测开源项目数据一致性时间序列预测预测方法
HierarchicalForecast是一个Python库,提供多种层级预测协调方法,如BottomUp、TopDown等,并支持概率一致性预测。该框架集成公开数据集、评估指标和统计基线,旨在为行业和学术界提供可靠的层级预测基准,促进时间序列领域的统计建模和机器学习融合。它为开发新的层级预测算法提供了有力工具,有助于推动相关研究和应用的发展。
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