Вы не можете выбрать более 25 тем
Темы должны начинаться с буквы или цифры, могут содержать дефисы(-) и должны содержать не более 35 символов.
Doriand Petit
a2084c0a26
moved readme
|
4 лет назад | |
|---|---|---|
| .. | ||
| Snake1a | 4 лет назад | |
| Snake10a | 4 лет назад | |
| Snake20a | 4 лет назад | |
| Snake30a | 4 лет назад | |
| Snake50a | 4 лет назад | |
| Snake100a | 4 лет назад | |
| 30aplot1.png | 4 лет назад | |
| 30aplot2.png | 4 лет назад | |
| README.md | 4 лет назад | |
| WILL5000INDFC.csv | 4 лет назад | |
| a_plot.png | 4 лет назад | |
| nn.py | 4 лет назад | |
| notebook_wilshire.ipynb | 4 лет назад | |
| wilshire.py | 4 лет назад | |
README.md
README.md
wilshire_5000
Prédiction des données financières à partir de l’index Wilshire5000
Classical Installations Required : numpy, pandas, tensorflow and matplotlib (and warnings)
Other Installation : statsmodels for ARIMA predictions (pip install statsmodels)
Le notebook est une démo du fonctionnement des fonctions. Le fichier wilshire.py s’occupe du pré-processing des données et parsing. Le fichier nn.py s’occupe de la partie DeepLearning, ainsi que les prédictions ARIMA et finalement plot les fonctions.