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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。

feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南
GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程
该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南,涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法,以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明,旨在提升预测模型性能。
hands-on-train-and-deploy-ml - 加密货币预测模型的无服务器API训练与部署教程
CerebriumCometMLGitHub ActionsGithubMachine LearningREST API开源项目
本教程介绍了如何使用CometML和Cerebrium训练并部署机器学习模型来预测加密货币价格。内容涵盖从数据收集、模型训练到API部署的整个流程,并利用GitHub Actions实现持续部署和自动化。学会运用MLOps框架和工具,将系统实现无服务器化,提升机器学习工程师的实践技能。
Predictive-Maintenance-using-LSTM - LSTM神经网络预测飞机发动机故障时间 助力预防性维护
GithubLSTM开源项目机器学习神经网络预测性维护飞机引擎
这个开源项目利用LSTM神经网络分析飞机传感器数据,预测发动机剩余使用寿命和潜在故障时间。项目采用回归模型和二元分类两种方法,分别预测剩余工作周期和特定周期内的故障概率。实验结果表明,该方法在预测准确性和可靠性方面表现优异,为航空维护领域提供了实用的预测性维护解决方案。
sports-betting - Python体育博彩工具包 实现数据驱动预测和策略分析
GithubPythonsports-betting开源项目投注策略数据处理机器学习
sports-betting是一个开源的Python体育博彩工具包,提供数据加载和投注分析功能。它支持历史数据下载、比赛数据处理、机器学习模型构建和策略回测。兼容scikit-learn,可用于多种联赛的数据分析、交叉验证、概率预测和价值投注识别。该工具包适合数据分析人员和体育爱好者进行系统化的体育博彩研究。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料,均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中,预计2024年发布更新。此外,还提供学生分享的学习笔记,丰富学习资源。
pybroker - Python和机器学习驱动的高效算法交易框架
GithubPyBrokerPython回测开源项目机器学习算法交易
PyBroker是一个专为开发算法交易策略而设计的Python框架,特别侧重于使用机器学习技术。它提供了超快速的回测引擎、支持多资产的交易规则执行、历史数据访问、步进分析训练和回测、以及随机自助法等功能。PyBroker支持多平台安装,适用于Windows、Mac和Linux系统,帮助加速开发流程并获得更精确的交易结果。
awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总
GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习
本项目汇集了时间序列预测领域的最新论文、代码和相关资源。内容涵盖M4竞赛、Kaggle时间序列竞赛、学术研究、理论基础、实践工具和数据集等。为研究人员和从业者提供全面的参考资料,促进时间序列预测技术的深入研究与应用。
Machine-Learning-Notes - 机器学习从入门到精通的全面笔记
Github人工智能学习开源项目机器学习笔记计算机科学
Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库,提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用,适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新,采用循序渐进的学习方法,有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源,从而更有效地提升技能。
pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合
Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析
该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
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