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加密货币价格预测与推荐.zip

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简介:
本资料提供全面分析和预测主流加密货币的价格走势,并给予投资建议,帮助投资者把握市场机遇。 加密货币价格预测和推荐.zip 这个文件包含了关于加密货币的价格分析以及投资建议的相关内容。

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    本项目提供基于历史交易数据的比特币价格预测模型源代码及配套数据集,旨在帮助开发者和研究者进行加密货币市场分析和预测。 专栏《金融大模型实战》中的第11-4部分介绍了比特币价格预测系统的源码和数据集。本专栏会持续更新,欢迎大家观看并一起学习进步。
  • 平衡:通过统一界面查看300多种钱包余额
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    这款工具提供了一个统一的平台,让用户能够方便地监控超过300种不同加密货币的钱包余额,极大地简化了资产管理。 平衡密码通过统一的界面获取300多种加密货币的钱包余额。 - 可选的API密钥支持 - 用TypeScript编写 - 使用node-fetch而不是弃用的request库 - 较小的图书馆安装 ### 安装方法: ```bash # pnpm pnpm i balance-crypto # yarn yarn add balance-crypto # npm npm i balance-crypto ``` ### 用法示例: ```javascript import { balance } from balance-crypto; balance(3PxedDftWBXujWtr7TbWQSiYTsZJoMD8K5, BTC, OPTIONAL_API_KEY) .then((res) => console.log(res)); ``` ### 结果: ```json { balance: 0, asset: BTC } ```
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    本项目聚焦于通过数据分析和模型构建来预测房屋价格。采用多种统计学方法及机器学习算法,结合地理位置、房产特征等多维度数据,旨在为购房者、投资者提供精准的价格参考依据。 艾姆斯住房数据集来自Kaggle竞赛。该项目的目标是预测Boston Housing Dataset中房屋的价格。提供了一个训练文件和一个测试文件,需要根据这些数据来估计测试集中房屋的价格。在这里,我使用了XGBoost进行价格预测,并感谢Krish Naik的视频教程帮助理解并实施房价预测。 之后,我会添加探索性数据分析,并将XGBoost模型的结果与其他回归技术进行比较。 房价预测步骤如下: 1. 加载数据 2. 数据探索:包括检查具有空值的特征、数值特征(年份相关的特征和离散型特征)、分类特征。 3. 数据清理 4. 数据转换,特别是处理稀有分类特征。 5. 构建基本模型性能(使用XGBoost) 6. 调整超参数 7. 建立最终预测模型 8. 可视化结果
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    《导师评价与推荐》文档汇总了导师对学生的综合评价及推荐意见,旨在为学生未来的学习和职业发展提供指导和支持。 保研考研升学导师评价包含一万多条各大高校导师的评价信息,以Excel表格形式呈现。
  • 房屋售-销售
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    本项目致力于通过分析影响房价的各种因素,建立模型以准确预测房屋销售价格,为购房者和投资者提供决策支持。 任务是根据房屋信息预测房屋销售价格,包括卧室数量、居住区、位置、附近学校以及卖方摘要。数据集包含训练数据和测试数据两部分,其中测试集中的一些房子在训练集中的房子之后出售。此外,在私人排行榜上的某些房产是在公共排行榜上列出的房产之后被售出的。压缩包内含两个不同的处理方法文件及一个生成预测提交文件的脚本。