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Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测
获取时间序列数据 df=pd.read_csv(“C://global.csv”) 探索数据 此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值 df.head…
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Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测
获取时间序列数据 df=pd.read_csv(“C://global.csv”) 探索数据 此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值 df.head…
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R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析
Nelson-Siegel- [Svensson]模型是拟合收益曲线的常用方法。它的优点是其参数的经济可解释性，被银行广泛使用。但它不一定在所有情况下都有效：模型参数有时非常不稳定…
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Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类
这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。 文本数据是有顺序的。一段文字是一个词的序列，它们之间可能有依赖关系。为了学习和使用长期依赖关系来对序列…
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PYTHON TENSORFLOW 2二维卷积神经网络CNN对图像物体识别混淆矩阵评估|数据分享
Convolutional Neural Networks （ConvNets 或 CNNs）是一类神经网络，已被证明在图像识别和分类等领域非常有效。与传统的多层感知器架构不同，它…
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Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测
获取时间序列数据 df=pd.read_csv(“C://global.csv”) 探索数据 此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值 df.head…
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HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。实际上，这种…
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用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
介绍 在本文中，我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们开发一个文本分类模型，该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。…
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Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类
这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。 文本数据是有顺序的。一段文字是一个词的序列，它们之间可能有依赖关系。为了学习和使用长期依赖关系来对序列…
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RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现…
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Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列。 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时…
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Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
该项目包括： 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow 的 LSTM 模型 …
