emilesib
/
MLA_Learn_Periodic_Functions
Слідкувати 1
В обрані 0
Форк 0
Код Проблеми 0 Запити на злиття 0 Релізи 0 Вікі Активність
Ви не можете вибрати більше 25 тем Теми мають розпочинатися з літери або цифри, можуть містити дефіси (-) і не повинні перевищувати 35 символів.
50 Коміти
8 Гілки
Дерево: c5295ce722
Гілки Теги
${ item.name }
Створити гілку ${ searchTerm }
з 'c5295ce722'
${ noResults }
MLA_Learn_Periodic_Functions/code/wilshire_5000
Doriand Petit a2084c0a26 moved readme 4 роки тому
..
Snake1a Added several models and cleaned figures 4 роки тому
Snake10a Added several models and cleaned figures 4 роки тому
Snake20a Added several models and cleaned figures 4 роки тому
Snake30a Added several models and cleaned figures 4 роки тому
Snake50a Added several models and cleaned figures 4 роки тому
Snake100a Added several models and cleaned figures 4 роки тому
30aplot1.png Added several models and cleaned figures 4 роки тому
30aplot2.png Added several models and cleaned figures 4 роки тому
README.md moved readme 4 роки тому
WILL5000INDFC.csv Added several models and cleaned figures 4 роки тому
a_plot.png Added several models and cleaned figures 4 роки тому
nn.py Added instals commands on readme 4 роки тому
notebook_wilshire.ipynb Added instals commands on readme 4 роки тому
wilshire.py Added notebook 4 роки тому

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.

Données

Données