股票

获取时间序列数据 df=pd.read_csv(“C://global.csv”) 探索数据 此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值 df.head…

简介 波动性在资产定价和分配以及风险管理中起着核心作用，例如风险价值(_VaR_)与期望损失(_ES_)。对计量经济学家，统计学家和从业者来说，建模和预测波动性非常重要。然而，传统…

SOM可视化由多个“节点”组成。每个节点向量具有： 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。（例如，如果您的输入数据代表人，则可能具有变量“年龄”，“性别”，“身高”和…

多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架，拟合单隐层神经网络，可能存在跳跃层连接。 查看数据 其中Y为因变…

首先，我们对数据集进行了初步的探索，通过summary(data)命令获取了数据的统计概览，有助于我们理解数据的分布和特性。然而，由于直接展示原始数据表格较为冗长，此处省略具体统计…

如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供重要见解，从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随…

随着机器学习技术的不断发展，决策树和神经网络等算法在顾客信用评估中得到了广泛应用。然而，不同的模型具有各自的优势和局限性，因此选择适合的模型对于提高评估准确率至关重要。 决策树作为…

在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。 理解为什么你需要能够预测股票价格的变动。 …

实际上，这种分析只是对预测的实际经济意义的一个小的指示。因此，在我们的方法中，我们还通过交易适当的波动率衍生品来测试我们的预测。 简介 波动性在资产定价和分配以及风险管理中起着核心…

综合利用污染物资源不仅有助于减少所需的原材料消耗，还有助于降低环境排放和废物处理的成本。因此，探索和预测全国污染物综合利用量数据，对于制定相关政策和促进可持续发展至关重要。 传统的…

什么是依赖关系？ 假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。 传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事…

由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价，而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以很好的解决这个问题。文章首先介绍了 GM (1,1)…