自行车租赁预测：运用机器学习回归模型估算租赁数量

简介：
本文探讨了利用机器学习中的回归算法对自行车租赁数量进行预测的方法，旨在通过历史数据准确估计未来的租赁需求。 本项目是为UT达拉斯应用机器学习课程设计的主要任务，并分为两个部分：自行车出租数量预测。 在第一个项目中包括两部分内容： - 第一部分涉及数据清理及有监督的回归模型构建，使用bikesharing.csv作为数据源。 - 第二部分则转向分类问题，同样进行数据预处理并建立相应的分类模型。 第二个项目的重点在于集成学习、主成分分析（PCA）的应用以及深度学习技术。具体分为： - 首先利用集成方法和PCA对回归任务进行优化，并引入神经网络的深度学习解决方案。 - 其次针对分类问题，继续应用整体学习策略及通过PCA改进后的模型构建过程。 此外，还有一个项目旨在预测多元化股票投资组合的价格波动情况，该组合包括来自六个不同行业的六家公司的数据以及S&P500指数。其目的是帮助投资者基于过去20年的收盘价、开盘价、最高价、最低价和交易量等信息做出更明智的投资决策。该项目的核心在于评估各种回归模型的表现，并对一家公司进行了详细分析。