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1. Code-for-fitting-the-GARCH-family-model-to-the-volatility-of-Mainland-China-Low-Carbon-Stocks Code-for-fitting-the-GARCH-family-model-to-the-volatility-of-Mainland-China-Low-Carbon-Stocks Public

   项目主要构建了多混频Realized GARCH-MIDAS-X模型，结合社交媒体情绪和高频数据，与 不加社交媒体情绪指标的模型相比，加入后的模型显著提升了内地低碳市场波动预测的准确性。通过稳健 性检验，证明了研究结果的可靠性。该研究丰富了市场波动模型，并为低碳投资和宏观调控提供了参考。

   Python 6

2. The-Research-on-Logistic-Regression-Model-for-SMS-Spam-Classification- The-Research-on-Logistic-Regression-Model-for-SMS-Spam-Classification- Public

   项目基于SMS Spam Collection数据集，构建并优化了逻辑回归模型进行垃圾短信自动分类。 采用TF-IDF方法进行特征提取，使用梯度下降算法训练模型，并通过5折交叉验证和网格搜索优化超参 数。最终，模型准确率达到0.96，精确度、召回率和F1值均表现优异，研究还通过ROC曲线和精确度 召回率曲线进一步评估了分类效果。该模型在垃圾短信分类任务中展现了较高的性能与实际实用价值

   Python 5