tensorflow SimpleRNN预测股价 / 张生荣

Python+SimpleRNN实现股票预测详解

目录 1.数据源 2.代码实现 3.完整代码原理请查看前面几篇文章. 1.数据源 SH600519.csv 是用 tushare 模块下载的 SH600519 贵州茅台的日 k 线数据,本次例子中只 ...

目录学习前言载入模型思路实现代码学习前言在神经网络学习中slim常用函数与如何训练.保存模型文章里已经讲述了如何使用slim训练出来一个模型,这篇文章将会讲述如何预测. 载入模型思路载入模 ...

目录摘要一.用线性模型预测价格二.趋势线三.数组的修剪和压缩四.阶乘摘要总结股票均线计算原理--线性关系,也是以后大数据处理的基础之一,NumPy的 linalg 包是专门用于线性代数计 ...

本文实例为大家分享了Tensorflow酸奶销量预测分析的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # coding:utf-8 # 酸奶成本为1元,利润为9元 # 预测少了相应的损失较大,故不要预测少 # ...

利用Tensorflow训练好的模型,图片进行预测和识别,并输出相应的标签和预测概率. 如果想要多张图片,可以进行批次加载和预测,这里仅用单张图片进行演示. 模型文件: 预测图片: 这里直接贴代码,都 ...

在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本:而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润.因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商 ...

时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺 ...

简单的Tensorflow验证码识别应用,供大家参考,具体内容如下 1.Tensorflow的安装方式简单,在此就不赘述了. 2.训练集训练集以及测试及如下(纯手工打造,所以数量不多): 3.实现代码 ...

一份基于cnn的手写数字自识别的代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.exam ...

本文实例为大家分享了tensorflow实现弹性网络回归算法,供大家参考,具体内容如下 python代码: #用tensorflow实现弹性网络算法(多变量) #使用鸢尾花数据集,后三个特征作为特征, ...

使用TensorFlow的一个优势是,它可以维护操作状态和基于反向传播自动地更新模型变量. TensorFlow通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的.这步将通过声明优化函数(optim ...

本文实例为大家分享了TensorFlow实现创建分类器的具体代码,供大家参考,具体内容如下创建一个iris数据集的分类器. 加载样本数据集,实现一个简单的二值分类器来预测一朵花是否为山鸢尾.iris ...

在实际的业务中,可能会遇到很大量的特征,这些特征良莠不齐,层次不一,可能有缺失,可能有噪声,可能规模不一致,可能类型不一样,等等问题都需要我们在建模之前,先预处理特征或者叫清洗特征.那么这清洗特征的过 ...

TensorFlow是Google公司2015年11月开源的第二代深度学习框架,是第一代框架DistBelief的改进版本. TensorFlow支持python和c/c++语言, 可以在cpu或gp ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

RNN(recurrent neural Network)循环神经网络主要用于自然语言处理(nature language processing,NLP) RNN主要用途是处理和预测序列数据 RNN ...

今年来人工智能的概念越来越火,AlphaGo以4:1击败李世石更是起到推波助澜的作用.作为一个开挖掘机的菜鸟,深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰. 既然要开始学,当然是搭一个深度 ...

线性回归属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个线性函数,然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据),挑选出最好的函数(cost f ...

TensorFlow 模型保存/载入我们在上线使用一个算法模型的时候,首先必须将已经训练好的模型保存下来.tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样,sklearn很直接,一个skl ...

一.概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码,再经过相反的解码过程的一种学习方法.学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较,通过修正权重偏置参数降低损失函数,不断 ...