21、TensorFlow股票预测模型实战1

youfanedu 2023-01-13 03:17:19

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TensorFlow神经网络实现股票预测
神经网络（NeuralNetworks）是一种用训练数据拟合目标函数的黑箱模型，只要数据量足够大，它可以拟合出输入到输出之间的任意函数关系。 本篇博文将使用TensorFlow神经网络进行股市的预测，利用数据样本学习，得到相关因素预测股票走势。
使用TensorFlow进行时序数据分析：股票价格预测实战指南
本文介绍如何利用TensorFlow构建LSTM模型预测股票价格。通过Yahoo Finance获取历史数据，经过归一化和滑动窗口处理后，搭建包含Dropout的三层LSTM网络，有效捕捉时序依赖关系。文章详细涵盖数据预处理、模型构建、训练评估及可视化分析，并提供了误差指标（MSE、MAE）的计算方法。最后探讨了特征工程、模型优化等改进方向，并强调金融预测的复杂性与实际应用中的注意事项。适合对时序分析和深度学习感兴趣的读者实践参考。
基于Tensorflow库的RNN模型预测实战
Tensorflow是使用较为广泛的一个深度学习框架，通常运用在图像识别、图片分类等领域，它是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。从命名来理解的话：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。在TensorFlow中，数据不是以整数、浮点数或者字符串形式存在的，而是被封装在一个叫做Tensor的对象中。Tensor是张量的意思，张量包含了0到任意维度的量，其中，0维叫做常数，一维叫做向量，二维叫做矩阵，多维度的直接叫做张量。
TensorFlow之回归模型-1
本文主要描述TensorFlow之回归模型的基本原理
[博学谷学习记录] 超强总结，用心分享|Tensorflow2基础代码实战系列之时间序列预测任务
Tensorflow2基础代码实战系列之时间序列预测任务
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