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【深度学习】——循环神经网络RNN及实例气温预测、单层lstm股票预测

密集连接网络和卷积神经网络都有主要的特点,那就是它们没有记忆。它们单独处理每个输入,在输入和输入之间没有保存任何状态。举个例子:当你在阅读一个句子的时候,你需要记住之前的内容,我们才能动态的了解这个句子想表达的含义。生物智能已渐进的方式处理信息,同时保存一个关于所处理内容的内部模型,此模型是根据过去额信息构建的,并随着新的信息进入不断更新。比如股票预测、气温预测等等。

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#深度学习#rnn#人工智能
Python-apply()、applymap()、map()的使用和区别

Python-apply()、applymap()、map()的使用和区别 详细介绍

#大数据#python
机器学习——多项式曲线拟合及Python代码实现

线性回归是回归问题,此方法对训练数据类型没有要求,可以是离散特征,也可以是连续特征;此方法会出现过拟合问题,在处理过拟合手段就是降低模型难度,减少特征个数,或者采用正则化方法,就是在损失函数后面加上正则项(l1、l2正则项)。此方法也会出现欠拟合问题。处理手工增加新的特征变量,也可以增加多项式特征,使模型更加complex,实现非线性回归。

#线性回归#人工智能
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