量化
-
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…
-
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
简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据,其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的,或者在 T=R 的情…
-
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…
-
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
简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据,其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的,或者在 T=R 的情…
-
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,…
-
MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据
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…
-
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
简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据,其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的,或者在 T=R 的情…
-
Python对中国电信消费者特征预测:随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归(SVR)
随着大数据概念的兴起,以数据为基础的商业模式越来越流行,用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为,并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。 单纯从机器学习的角度来说,做…
-
R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列
在本教程中,我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据,你也可以对时间序列数据应用同样的方法。我们将使用Keras R接口在R中实现神经网络: …
-
数据代码分享|PYTHON用NLP自然语言处理LSTM神经网络TWITTER推特灾难文本数据、词云可视化
与此同时,Twitter也已成为突发紧急情况时人们的重要沟通渠道。由于智能手机无处不在,人们可以随时随地发布他们正在实时观察的紧急情况。因此,越来越多的救灾组织和新闻机构对通过程序…
-
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
概述 在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。在最后,您将了解有关将循环网络与Keras一起使用的大部分知识。您可以访问来自建筑物屋顶上的传感器的时间数据…
-
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 …