该项目提供利用自回归 (AR) 模型预测未来油价的 Python 代码。
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这是我自己编写的估计AR模型参数的M代码，利用的是LD算法，里面有注释，便于理解，值得推荐！
洞悉人才流失：Python离职预测模型利用Python强大的数据分析和机器学习库，构建预测员工离职的模型。通过分析历史数据，识别关键离职因素，并预测未来可能流失的人才。这种预测模型可以帮助企业：
StockProdiction-master,股票预测SVM的python代码,在pycharm上可以使用
灰色预测模型的原理、建模计算、检验和案例，帮助大家更好理解灰色预测模型建模使用。
leaves是GBRT(GradientBoostingRegressionTrees)模型预测代码的纯Go实现库
本文采用经验模式分解（EMD）和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势，我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与
时间序列ARIMA模型的销量预测
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基于LESLIE矩阵预测模型
这个是我在linux终端下实现的Mastering Opencv第二章的代码，是基于标识的AR的Opencv实现，需要的请下载
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