本文详细介绍了LSTM（长短期记忆网络）在股票收盘价预测中的应用。LSTM通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）和细胞状态解决了传统RNN的梯度消失问题，能有效捕捉时序数据的长期依赖关系。在股票预测场景中，输入为前10天收盘价（单特征或多特征），输出第11天预测值。文章详细拆解了LSTM的内部结构，包括各门控的运算公式和维度变换，并解释了其在股票数据中的实际应用逻辑。LSTM通过线性更新的细胞状态

在学习稀疏自编码器之前，需要读者有BP神经网络的基础1. 为什么要用稀疏自编码器  对于没有带类别标签的数据，由于为其增加类别标记是一个非常麻烦的过程，因此我们希望机器能够自己学习到样本中的一些重要特征。通过对隐藏层施加一些限制，能够使得它在恶劣的环境下学习到能最好表达样本的特征，并能有效地对样本进行降维。这种限制可以是对隐藏层稀疏性的限制。  如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同

添加环境变量主要是在/etc/profile中例如，在/usr/local/下安装了python2.7因为系统默认是2.4，所以#pythonPython 2.4.3 (#1, Sep 3 2009, 15:37:37)[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-46)] on linux2Type "help", "copyright", "credits" o

转载自http://www.ppvke.com/Blog/archives/381751.什么是机器学习机器学习是为了应对系统程序设计，属于计算机科学类的学科，它能根据经验进行自动学习和提高。例如：一个由程序操纵的机器人，它能根据从传感器搜集到的数据，完成一系列的任务和工作。它能根据数据自动地学习应用程序。2.机器学习与数据挖掘的区别机器语言是指在没有明确的程序指令的情况下，给予计算机学习能力，使