文件名称：DataScienceBlogPost:股票市场分析
文件大小：30.92MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-07 18:58:07
JupyterNotebook
DataScienceBlogPost 股票市场分析 目录 安装 我正在将Anaconda和Jupyter笔记本与Python版本3配合使用。以下是明确使用的库： 麻木 大熊猫 matplotlib 斯克莱恩 海生的 凯拉斯 项目动机 这是一个Udacity纳米学位项目。 我选择了纽约证券交易所数据分析。 我喜欢投资Tech Stocks，在这里应用数据分析技能并查看过去几年的趋势将非常有趣。 我的主要兴趣是： 1.最佳科技股 2.对苹果和亚马逊的长期投资回报率最高。 3，使用LinearRegreesion进行预测 4，使用LSTM进行预测 5.对于股票预测，哪一种是更好的LSTM和LinearRegression？ 档案说明 从kaggle下载。 首先，使用线性回归进行分析，然后使用LSTM预测进行分析。 因此，选择一个特殊股票，例如亚马逊。 LinearRegres
【文件预览】：
DataScienceBlogPost-main
----LSTM-Google.ipynb(185KB)
----prices.csv(49.27MB)
----prices-split-adjusted.csv(50.26MB)
----LICENSE(1KB)
----.DS_Store(6KB)
----LinearRegression-Apple.ipynb(104KB)
----LSTM-Apple.ipynb(187KB)
----LSTM-Amazon.ipynb(176KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------LSTM-Amazon-checkpoint.ipynb(176KB)
--------LSTM-Google-checkpoint.ipynb(185KB)
--------LSTM-Apple-checkpoint.ipynb(187KB)
--------LSTM-AAPL-checkpoint.ipynb(72B)
--------LinearRegression-Apple-checkpoint.ipynb(99KB)
--------Untitled-checkpoint.ipynb(72B)
--------LinearRegression-Amazon-checkpoint.ipynb(18KB)
--------LinearRegression-Google-checkpoint.ipynb(99KB)
----README.md(2KB)
----LinearRegression-Google.ipynb(104KB)
----LinearRegression-Amazon.ipynb(99KB)