LSTM股票走势预测

计算机毕业设计Python+Spark+LSTM微博大屏情感分析 微博大数据分析 微博情感分析 微博爬虫可视化 微博数据分析 微博采集分析平台

开发技术前端：vue.jsechartswebsocket后端API：springboot+spark+mybatis爬虫/算法：python、lstm情感分析(python实现)数据库：mysql创新点
计算机毕业设计大神·2024-02-10 12:42

深度学习新进展：探析AI领域的最新发展

它通过模拟人类大脑学习过程的神经网络，使得计算机能够从大量数据中自动提取特征、识别模式、进行分类以及预测等任务。
X.AI666·2024-02-10 11:04

让人思路清晰的5个重要原则

我们不能百分之百地相信模型，并且拒绝做出长期预测，从不硬着头皮做任何事情，因为不相信什么
雷米巴比力·2024-02-10 11:48

区块链安全—随机数安全分析（上）

一、前言“随机数”在计算机程序中并不少见，开发人员也会经常使用随机数进行数值的模拟、预测。在C++程序里，我们经常使用一定的种子来进行随机数的生成过程。
CPinging·2024-02-10 11:15

神经网络和深度学习(一):深度学习概论

type=detail&id=2001701005&cid=20016940041、什么是神经网络我们来看一个简单的预测房价的例子，吴恩达老师还真是喜欢用这个例子呢。
文哥的学习日记·2024-02-10 11:03

机器学习系列——（二十一）神经网络

神经网络的主要目标是从数据中学习规律，并能够进行预测、分类、识别等任务。二
飞影铠甲·2024-02-10 11:23

从入门到实战，32节时间序列实战课！

模块一基础：认识数据科学家模块二进阶：时间序列预测概论+论文和代码讲解模块三项目实战：基于股价和零售的时序项目实战模块四比赛实战：数据科学入门赛+回答准确性预测赛模块五时序前沿：前沿机器学习与时序+
机器学习与AI生成创作·2024-02-10 11:52

机器学习9-随机森林

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，用于改善单一决策树的性能，通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。
dracularking·2024-02-10 10:12

使用高斯函数进行散点拟合预测

首先需要安装pyGPs包test=np.arange(0,2800,1)x=x_train#x_train,y_train为np.array()数组y=y_trainmodel=pyGPs.GPR()#specifymodel(GPregression)model.getPosterior(x,y)#fitdefaultmodel(meanzero&rbfkernel)withdatamodel.
x_uhen·2024-02-10 10:03

介绍一下四参数曲线拟合算法

它通常被用于对给定的一组数据进行回归分析，以获得一条函数方程，用于对未来的数据进行预测。四参数曲线拟合的具体方法是：首先确定一条曲线的形式，例如二次曲线或三次曲线等。
耄先森吖·2024-02-10 10:03

基于图像掩膜和深度学习的花生豆分拣（附源码）

目录项目介绍图像分类网络构建处理花生豆图片完成预测项目介绍这是一个使用图像掩膜技术和深度学习技术实现的一个花生豆分拣系统我们有大量的花生豆图片，并以及打好了标签，可以看一下目录结构和几张具体的图片同时我们也有几张大的图片
橘柚jvyou·2024-02-10 09:07

微习惯

2它在解释现象、解决问题、预测未来三个层面上对我有什么价值？打卡格式：#21天讲书赛#DAY5《微习惯》1、塑造你生活的不是你偶尔做的一两件事，而是你一贯坚持做的事。
做一只勇敢的鸟·2024-02-10 09:10

智能运维哪些算法？智能运维包含哪些

如何应用再场景中应用在智能运维行业，一些关键算法包括：机器学习算法：如决策树、随机森林、svm算法等，从历史数据中学习方法和规律，预测未来的特点和故障。
云呐AIOps·2024-02-10 08:02

智能运维有哪些要素？智能运维模式有哪些

这些信息能够帮助运维人员发现问题，诊断故障，预测故障，并采取相应的措施。知识库:智能运维必须建立一个知识库，包括设备维护知识、故障排除知识、安全知识等。
云呐AIOps·2024-02-10 08:31

神经网络（Nature Network）

输入层：接收原始数据隐藏层：进行特征提取和转换输出层：输出预测结果激活函数：非线性变换损失函数：衡量模型预测结果与真实值之间的差距2.正向传播过程基础的神经网络如下图所示，其中层1为输入层，层2为隐藏层
栉风沐雪·2024-02-10 07:14

深度学习自然语言处理（NLP）模型BERT：从理论到Pytorch实战

文章目录深度学习自然语言处理（NLP）模型BERT：从理论到Pytorch实战一、引言传统NLP技术概览规则和模式匹配基于统计的方法词嵌入和分布式表示循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）Transformer
星川皆无恙·2024-02-10 07:43

预测模型：MATLAB线性回归

1.线性回归模型的基本原理  线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系，可以通过一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的值。
抱抱宝·2024-02-10 07:12

在Python和R语言中使用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型

想象一下，你的任务是预测下一部iPhone的价格，并提供了历史数据。这包括季度销售、月度支出，以及苹果资产负债表上的一大堆东西。作为一个数据科学家，你会把这个问题归类为什么？当然是时间序列建模。
公子曼步·2024-02-10 07:17

11月6日股市早评和股票操作策略

由于今日凌晨道琼斯指数指数涨542.58点，涨幅1.95%，预测今日A股仍有惯性冲高的动能，投资者可选择行业景气周
05ccd5c4766a·2024-02-10 07:07

CSP-202012-1-期末预测之安全指数

CSP-202012-1-期末预测之安全指数题目很简单，直接上代码#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,sum=0;cin>>n;for(inti
LOST P·2024-02-10 07:03

电力负荷预测 | 基于AE-LSTM的电力负荷预测（Python）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测|基于AE-LSTM的电力负荷预测（Python）基于AE-LSTM（自动编码器长短期记忆网络）的电力负荷预测是一种基于深度学习的方法
天天酷科研·2024-02-10 07:21

六论土

因为我们断卦或者看八字都是为了预测人，所
刘裕聪易阳生·2024-02-10 06:32

ICLR 2024 时间序列（Time Series）论文

本文总结了2024ICLR录用的有关时间序列论文，其中包含了时间序列预测，分类，插补以及气象预测，大模型在时间序列建模等的应用。供大家学习，欢迎大家补充。其中目前炙手可热的两个技术大模型和扩
STLearner·2024-02-10 06:08

ICLR 2024时空数据（Spatial-Temporal）论文汇总

其中包含时空预测，气象预测，因果推断，时空图神经网络，地理大模型等的应用。供大家学习，欢迎大家补充。1.【Spotlight】N
STLearner·2024-02-10 06:08

NeurIPS 2023 时间序列相关论文总结

包括时间序列预测，分类，异常检测，因果发现，交通，医疗等领域时间序列应用和大模型在时间序列问题建模的探索等方向。1.
STLearner·2024-02-10 06:07

WWW 2024 | 时间序列（Time Series）和时空数据（Spatial-Temporal）论文总结

时间序列Topic：时序预测，异常检测，时域频域，大模型等时空数据Topic
STLearner·2024-02-10 06:06

命名实体识别（NER）评测

实体边界+实体类型A、完全匹配1、实体边界与实体类型都匹配正确；2、预测出的实体在测试集中不存在；3、测试集中的实体，没有被预测出来；B、部分匹配（重叠）4、实体边界正确，类型不正确；5、边界错误（边界重叠
乔咏田·2024-02-10 06:27

MATLAB实现多元线性回归数学建模算法

多元线性回归可以用于解决多个自变量对因变量的影响问题，它可以用于预测和建
AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现逐步回归数学建模算法

这种方法的目标是在保持模型预测准确性的同时，减少特征的数量，以防止过拟合或提高模型的解释性。逐步回归通常分为前向逐步回归和后向逐步回归两种方式。
AI Dog·2024-02-10 06:59

基于BP神经网络的福建省碳排放预测

问题背景福建省位于中国东南沿海，是一个经济发达、产业多样、人口密集的省份。随着经济的快速发展和城市化进程加快，福建省的碳排放量也在不断增加。碳排放是导致全球气候变化的主要原因之一，对环境和人类健康造成了严重的影响。因此，了解福建省碳排放的影响因素对于制定有效的减排政策和措施具有重要意义。首先，福建省的工业发展是碳排放的重要因素之一。福建省拥有多个重要的工业基地，如福州、厦门、泉州等，这些地区的工业
AI Dog·2024-02-10 06:29

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

它结合了主成分分析和多元线性回归的特点，旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性，并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。
AI Dog·2024-02-10 06:29

MATLAB实现LSTM时间序列预测

LSTM模型可以在一定程度上学习和预测非平稳的时间序列，其具有强大的记忆和非线性建模能力，可以捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势[4]。
AI Dog·2024-02-10 06:57

vuex

它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。
大马虎·2024-02-10 04:19

传道书7

神允许顺境与逆境临到每一个人，他将两者糅合在我们的生命中，使我们难以预测将来或倚赖自己的智慧和能力。在顺境中，我们常自夸成就;在逆境时，则会责怪神，而不感谢他从逆境中带给我们的好处。
俊汝小囡·2024-02-10 03:00

老人与小孩

这天啊，一会儿好一会儿坏的，无法预测。就如这生活般，千变万化，使人困惑，恼火。
归园独行·2024-02-10 02:40

常用模型评估指标

分类模型混淆矩阵混淆矩阵（ConfusionMatrix）是一种用于评估分类模型性能的表格，它可以显示模型预测结果与真实标签之间的关系。混淆矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别。
彭博锐·2024-02-10 02:14

深度学习的进展

#深度学习的进展#深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
Joseph DeRoss（周曦）·2024-02-10 02:10

东南大学-生物信息学

bioinfomatics/Web/Index.html目录image第1章生物信息学引论第2章生物信息学的生物学基础第3章序列比较第4章生物分子数据库第5章基因组信息分析第6章系统发生分析第7章蛋白质结构预测第
wangchuang2017·2024-02-10 01:12

一文告诉你CPU分支预测对性能影响有多大

来源于stackoverflow上的一个问题为什么处理有序数组比处理无需数组快，原文中已经有了一些探讨，这里我们首先来复现下结果，然后再解释下为什么！我们有如下两段代码，代码看起来都是差不多的，实际上逻辑也是一样的，都是统计数组中小于THRESHOLD数的个数，唯一的区别是一个是在无序数组中统计，另一个是在有序数组中统计。如果两个数组数据源是一致的（数组大小、数据都是一致的），只是一个无序一个有序
xindoo·2024-02-10 01:34

日更24——没有安全感的表现

b.焦虑在亲密关系中，发生争吵或担心伴侣、朋友离开自己时，工作中犯了错误有被上司批评甚至被辞退的危险时，对未来产生不好的预测时等，这种焦虑会以极端的形式表现出来，甚至影响到正常的生活。c.敏感敏感的人
傲然无双·2024-02-10 00:42

Python金融_使用Pandas进行股票量化回测

回测的目的是了解策略在历史数据上的表现，并预测其在未来实际交易中的表现。
Mostcow·2024-02-10 00:04

AI存储趋势预测2024

预测的主要趋势：AI/ML领域：计算能力成为新的“石油”：由于GPU需求增长远超行业供应，配置合理的专业计算资源变得稀缺。计算能力如今已成为企业竞争优势的核心要素。
古猫先生·2024-02-10 00:03

TCGA新版数据库表达矩阵提取

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
医学和生信笔记·2024-02-10 00:22

笔记#12固定收益分析框架（Part2）

：从不同侧面的数据观察真实情况）一、固定收益分析为了啥---收益的来源任何投资者投资债券都是在谋求两类收入：1、票息2、资本利得（骑乘+曲线下移）供求（量）、曲线（价）都要看央行，固定收益，怎样观察/预测央行货币政策
三日一乂·2024-02-09 23:05

数字孪生与智慧园区的融合：打造未来产业生态的新篇章

一、数字孪生技术的概述数字孪生技术是指通过建立物理对象或系统的数字化模型，实现对其全生命周期的模拟、预测和优化。这种技术涉及到多个学科领域，包括建模、仿真、数据分析和机器学习等。
方案365·2024-02-09 23:53

Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting

摘要多步（尺度）预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态（即时不变）协变量、已知的未来输入，以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。
AyyB·2024-02-09 23:30

深度学习在农作物病虫害识别中应用

深度学习在农作物病虫害识别中应用在农作物病虫害识别中，常用的深度学习模型还包括循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。
yhbbobo·2024-02-09 22:56

基于深度学习计算机视觉的害虫种类及数量检测

有助于缓解农业植保人员和病虫害鉴定专家的人力资源紧张，有助于病虫害知识有限的农业人员进行及时的病虫害检测，并且，通过害虫种类数目的监测和信息收集，定期对昆虫数据进行整理和分析，建立病虫害爆发的规律模型，进而预测判断病虫害爆
程序员奇奇·2024-02-09 22:54

你比想象中更优秀

太多的飞来横祸是不能预测的，我们应该学会珍惜生命，把握当下，好好利用活着的每一天。我发小小涵高一时突然出了一场
我只想做个安静的人·2024-02-09 21:57

从模型到前端，你应该知道的LLM生态系统指南

这些模型最初被预先训练来预测句子中的下一个单词。这种“不那么明显”的特性是，人们可以进行微调来让下游的程序以遵循指示，下游的任务可能是是回答问题、进行对话和推理。这些模型都具有(非常)大的参数数
deephub·2024-02-09 21:25
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他