股票
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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
简介 波动性在资产定价和分配以及风险管理中起着核心作用，例如风险价值(_VaR_)与期望损失(_ES_)。对计量经济学家，统计学家和从业者来说，建模和预测波动性非常重要。然而，传统…
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【视频】Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享
什么是依赖关系？ 假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。 传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事…
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Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。 理解为什么你需要能够预测股票价格的变动。 …
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spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票
文章中使用了净利润指标来对可能成为ST的股票进行排雷，那么是否有其他指标可以用机器学习的方法对该问题进行建模同时提高预测的准确度呢? 首先我们来了解下问题的背景： 股票市场上，一般…
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使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分
SOM SOM可视化由多个“节点”组成。每个节点向量具有： 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。（例如，如果您的输入数据代表人，则可能具有变量“年龄”，“性别”，“…
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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
简介 波动性在资产定价和分配以及风险管理中起着核心作用，例如风险价值(_VaR_)与期望损失(_ES_)。对计量经济学家，统计学家和从业者来说，建模和预测波动性非常重要。然而，传统…
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Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享
什么是依赖关系？ 假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。 传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事…
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python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
异常心跳检测 如果提供了足够的类似于某种底层模式的训练数据，我们可以训练网络来学习数据中的模式。异常测试点是与典型数据模式不匹配的点。自编码器在重建这些数据时可能会有很高的错误率，…
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Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
为什么你需要时间序列模型？ 你希望对股票价格进行正确的建模，所以作为一个股票买家，你可以合理地决定何时买入股票，何时卖出股票以获得利润。这就是时间序列模型的作用。你需要好的机器学习…
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Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析
探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决什么） 变量识别（我们拥有什么数据） 单变量分析（了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 …
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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
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)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步…
