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…

问题：估计脂肪百分比 在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。 年龄 体重 身高 颈围 胸围 腹部周长  臀围  大腿周长  膝…

实际上，这种分析只是对预测的实际经济意义的一个小的指示。因此，在我们的方法中，我们还通过交易适当的波动率衍生品来测试我们的预测。 简介 波动性在资产定价和分配以及风险管理中起着核心…

LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 我将通过以下步骤： 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…

每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体…

首先，我们对数据集进行了初步的探索，通过summary(data)命令获取了数据的统计概览，有助于我们理解数据的分布和特性。然而，由于直接展示原始数据表格较为冗长，此处省略具体统计…

在亚马逊评论分析和学生成绩分析中，BP神经网络能够基于填充后的完整数据，提取出隐藏在数据中的有用信息，进而实现关键词识别、成绩预测等目标。 鉴于此，本文将通过两个R语言案例——亚马…

问题：估计脂肪百分比 在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。 年龄 体重 身高 颈围 胸围 腹部周长  臀围  大腿周长  膝…

多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架，拟合单隐层神经网络，可能存在跳跃层连接。 查看数据 其中Y为因变…

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…

要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用 _序列对序列 LSTM 网络_。序列_对_序列 LSTM 网络使您能够对序列数据的每个单独时间步进行不同的预测。 此示例…

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…