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【量化交易笔记】8.基于深度学习(LSTM)预测股票价格

前一章节,已作随机森林来预测股票价格,也是一种比较常见的方法,本章基于深度学习算法来处理时间序列,来预测股票未来的价格。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),在自然语言处理和时间序列数据分析等任务中取得了显著成果。LSTM通过处理序列数据中的长期依赖关系,能够更好地捕捉时间序列数据的特征和模式。这使得它成为预测股票价格这类时间相关数据的有力工具。关于LSTM 在之前的文章中也略作介绍。我

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#深度学习#lstm
机器学习中级教程 4.管道(Pipelines)

本文为kaggle机器学习中级课程 第四部分 Pipelines --A critical skill for deploying (and even testing) complex models with pre-processing.在本教程中,您将了解什么是管道,学习如何使用管道来优化建模代码。

#机器学习#python#人工智能
深度学习初级课程 4.过拟合和欠拟合

本文为kaggle 深度学习初级课程 第四部分 Overfitting and Underfitting--Improve performance with extra capacity or early stopping.在本课中,我们将学习如何解释这些学习曲线,以及如何使用它们来指导模型开发。特别是,我们将检查学习曲线,寻找拟合不足和拟合过度的证据,并查看几种纠正策略。

#深度学习
机器学习中级课程 2.缺失值

本文为kaggle机器学习中级课程 第二部分 Missing ValuesMissing values happen.Be prepared for this common challenge in real datasets.缺失值的发生,为现实数据集中的这一常见挑战做好准备。本教程中,您将学习三种处理缺失值的方法。然后,您将在真实数据集上比较这些方法的有效性。

#机器学习
【量化交易笔记】3.实现数据库保存数据

将下载的A股K线数据本地化,通过数据库方式进行保存。

#数据库#mysql#数据分析
sklearn快速入门教程 3.你的第一个机器学习模型

机器学习入门课程,第三部分,Your First Machine Learning Model-- Building your first model. Hurray!

#机器学习
机器学习中级课程 3.分类变量

本文为kaggle机器学习中级课程 第三部分 Categorical Variables--There's a lot of non-numeric data out there. Here's how to use it for machine learning.在本教程中,您将了解什么是分类变量,以及处理此类数据的三种方法。

#机器学习
机器学习中级教程 7.数据泄漏

本文为kaggle机器学习中级课程 第七部分 Data Leakage --Find and fix this problem that ruins your model in subtle ways.在本教程中,您将了解什么是数据泄漏以及如何防止它。如果你不知道如何预防,泄漏会频繁出现,它会以微妙而危险的方式破坏你的模型。所以,这是数据科学家实践中最重要的概念之一。

#机器学习#python#人工智能
深度学习初级教程 1.单一神经元

本文为kaggle 深度学习初级课程 第一部分 A Single Neuron --Learn about linear units, the building blocks of deep learning. 本节介绍什么是深度学习?以线性单位示例!你就要学会开始构建自己的深度神经网络所需的一切。

#深度学习#人工智能#keras
Keras入门教程 4.卷积神经网络(CNN)

本文 Keras 入门教程第四部分,本节利用卷积神经网络(CNN),对手写数字数据集 MNIST 做多分类建模。

#keras#cnn#深度学习
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