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股票预测 lstm(时间序列的预测步骤)

有一个关键的参数是look_back这个按中文直译就是回看，回溯，理解起来也很容易，假如是这个data是[1,2,3,4,5]，look_back为1的话....x [[1] [2] [3]] y就是[2 3 4]，意思就是用前一个数据预测后一个，这是look_back为1的意思。假如是为8，那前8个数据预测第9个数据。...= scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform(testY) 打印一下评分，写到这博主发现小错误，不过懒得改了...RMSE' %(testScore)) 接下来的操作是为了画图，首先empty_like方法表示创建一个空数组，这个空数组很像dataset，为什么呢，因为维度一样，但是值还没初始化。...fig3 = plt.figure(figsize=(20, 15)) plt.plot(np.arange(train_size+1, len(dataset)+1, 1), scaler.inverse_transform

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Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据

贝叶斯LSTM层 众所周知，LSTM结构旨在解决使用标准的循环神经网络（RNN）处理长序列数据时发生的信息消失问题。 在数学上，LSTM结构的描述如下： ?...variantal_estimator装饰器，该装饰器可简化对贝叶斯神经网络损失的采样。...我们的网络具有一个贝叶斯LSTM层，参数设置为in_features = 1以及out_features = 10，后跟一个nn.Linear(10, 1)，该层输出股票的标准化价格。...MSE损失函数和学习率为0.001的Adam优化器 训练循环 对于训练循环，我们将使用添加了variational_estimator的sample_elbo方法。...我们还看到，贝叶斯LSTM已与Torch很好地集成在一起，并且易于使用，你可以在任何工作或研究中使用它。 我们还可以非常准确地预测IBM股票价格的置信区间，而且这比一般的点估计可能要有用的多。

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时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测

简单的解释就是它在每次循环时，不是从空白开始，而是记住了历史有用的学习信息。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...本文主要参考自使用 LSTM 对销售额预测[1]，但是该博客中的介绍数据与上期数据一致，但实战数据又做了更换。为了更好的对比，这里的实战数据也采用上期数据。...Y实际为30个样本下一个样本的y值。...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin

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使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现

基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...，只对keras部分代码做重点的介绍 模型构建与编译 def build_model(): # input_dim是输入的train_x的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples...例如在设计 encoder-decoder 模型时，我们可能需要对 cell state 的初始值进行设定。...马上看配置4就会明白 为了便于说明问题，我们给配置3和配置4一个模拟的结果，程序结果参考reference文献。...是输入的train_x的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples, time_steps, input_dim) model = Sequential() # model.add

6.6K51

独家 | 拓扑机器学习的神圣三件套：Gudhi，Scikit-Learn和Tensorflow（附链接&代码）

-86b89aa27586 那么，为了避免人工选择R的“好值”，TDA将针对每一个可能的R值（从0到无穷）计算球的并集，并记录每个洞出现或者消失时的半径，并对一些点使用这些半径值作为二维坐标。...假设点云在一个numpy数组X中储存（shape为N*2），通过Gudhi，这个图可以用两行代码计算出来： import gudhi rips = gudhi.RipsComplex(points=X)...所以如果你想用Scikit-Learn从持续图中预测r，不幸的是，没有直接的方法，因为这些库预期输入是一个结构化的向量。...但我是很仁慈的，转眼间就能让你知道Gudhi（1）可以做这个。想一想：当你生成一个持续图时，这个图中不同点的坐标并不受全部的初始点云影响，是不是？...为了可读性我简化了一点点代码，实际的代码可以从这里找到。

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使用BERT和TensorFlow构建搜索引擎

对于熟悉TensorFlow的读者来说，完成本指南大约需要30分钟。 相关代码 这个实验的代码可以在Colab中找到。另外，查看为BERT实验设置的存储库：它包含奖励内容。...第3步：创建特征提取器 现在将使用序列化图形来使用tf.Estimator API构建特征提取器。需要定义两件事：input_fn和model_fn input_fn管理将数据导入模型。...为了在3D中可视化和探索嵌入向量空间，将使用称为T-SNE的降维技术。 先来看一下嵌入文章吧。...class L2Retriever: def __init__(self, dim, top_k=3, use_norm=False, use_gpu=True): self.dim...BERT NLU模块矢量化电影情节： X_vect = bert_vectorizer(X, verbose=True) 最后，使用L2Retriever，找到与查询电影最相似的绘图向量的电影，并将其返回给用户

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深度学习数据集成

最后，合并的OMIC通过Autoencoder的瓶颈进行处理，最后根据Autoencoders 典型的“蝶形”对称，将尺寸逐渐重建为初始尺寸。...），2）甲基化模式（scBSseq），和3）开放染色质地区（scATACseq）。...因此已经捕获了细胞之间的新异质性当仅查看基因表达scRNAseq数据时隐藏了这一点。这可以成为一种利用生物学的整体复杂性对细胞进行分类的新方法吗？...如果是这样，那么问题就出现了：什么是细胞群或细胞类型？ 结论 由于最近的技术进步，多种分子和临床信息来源在生物学和生物医学中变得越来越普遍。...因此数据整合是合乎逻辑的下一步，它通过利用数据的整体复杂性提供对生物过程的更全面的理解。深度学习框架非常适合数据集成，因为当多种数据类型相互学习信息时，它通过反向传播真正“整合”更新参数。

1.4K20

CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM

\(w_{i,j}\)需要学习\(\frac{n(n-1)}{2}\)个参数，一方面复杂度高，另一方面对高维稀疏特征会出现大量\(w_{i,j}\)是0的情况，模型无法学到样本中未曾出现的特征组合pattern...于是降低复杂度，自动选择有效特征组合，以及模型泛化这三点成为后续主要的改进的方向。 GBDT+LR模型 2014年Facebook提出在GBDT叠加LR的方法，敲开了特征工程模型化的大门。...FM模型 2010年Rendall提出的因子分解机模型(FM)为降低计算复杂度，为增加模型泛化能力提供了思路 原理 FM模型将上述暴力特征组合直接求解整个权重矩\(w_ij \in R^{N*N}\)，...以下数据中country,Data,Ad_type就是Field\((F=3)\) ? FM两特征交互的部分被改写为以下，因此需要学习的参数数量从nk变为nf*k。...并且在拟合过程中无法使用上述trick因此复杂度从FM的\(O(nk)\)上升为\(O(kn^2)\)。

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使用自编码器进行数据的匿名化以保护数据隐私

为了说明这一点，让我们尝试在众所周知的公共数据集MNIST上运行一个自动编码器。 让我们为本教程导入一些包。...输入层和输出层具有相同的大小。当我们训练神经网络时，计算输入和输出的差值来反向传播损失和更新权值，而在预测阶段，我们只使用编码器部分的权值，因为我们只需要潜表示。...需要指出的是，我们并不是要在这里找到最好的模型，我们关心的是在原始数据上训练的模型和在编码(匿名)数据上训练的模型之间的差异。...dim_layer_input = X.shape[1] dim_layer_1 = max((int(3*dim_layer_input/4), 1)) dim_layer_2 = max((int(...= len(g) dim_layer_1 = max((int(3*dim_layer_input/4), 1)) dim_layer_2 = max((int(dim_layer_input

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TensorFlow 高效编程

我们定义参数函数为g(x，w)= w0 x ^ 2 + w1 x + w2，它是输入x和潜在参数w的函数，我们的目标是找到潜在参数，使得g(x, w)≈f(x)。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...()) print(sess.run(assign)) 同样，我们得到了 3，正如预期一样。...在这里，我们介绍 TensorFlow 的一些附带工具，使调试更容易。 使用 TensorFlow 时可能出现的最常见错误，可能是将形状错误的张量传递给操作。...许多 TensorFlow 操作可以操作不同维度和形状的张量。 这在使用 API 时很方便，但在出现问题时可能会导致额外的麻烦。

1.5K10

R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验

Hosmer和Lemeshow的模拟结论是基于使用的，建议如果我们在模型中有10个协变量 。 直观地说，使用较小的g值可以减少检测错误规范的机会。...为了计算后者，我们找到每组中预测概率的均值，并将其乘以组大小，这里是10： meanprobs <- array(0, dim=c(10,2)) expevents <- array(0, dim=c(...=i]) obsevents[i,2] <- sum(1-y[pihatcat==i]) } 最后，我们可以通过表格的10x2单元格中的（观察到的预期）^ 2 /预期的总和来计算Hosmer-Lemeshow...所以测试错误地表明在我们预期的5％限制内不合适 - 它似乎工作正常。 现在让我们改变模拟，以便我们适合的模型被错误地指定，并且应该很难适应数据。...具体来说，我们现在将生成跟随具有协变量的逻辑模型，但我们将继续使用线性协变量拟合模型，以便我们的拟合模型被错误地指定。

6.7K10

VBA实用小程序79：统计不同值或唯一值的VBA自定义函数

例如，下面的一组数据： a,a,b,b,c,d,e,e,f 我们说，这组数据有6个不同值：a,b,c,d,e,f；有3个唯一值：c,d,f，因为它们在列表中只出现了1次。...我们要求这组数据中不同值的数量，可以使用数组公式： =SUM(--(FREQUENCY(IF(A1:A9"",MATCH("~"& A1:A9,A1:A9&"",0)),ROW(A1:A9)-ROW...如果代码尝试创建重复键，则会引发错误。由于OnError Resume Next语句，该错误被忽略。VBACollection 对象的一个特性是键不区分大小写。 LenB函数用于检查单元格是否为空白。...在VBE中，单击“工具——引用”，找到并勾选“MicrosoftScripting Runtime”，如下图2所示。 ?...图3 正如所看到的，这4个公式都对数据类型不敏感，也对大小写不敏感。

1.7K20

Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

我们将学习如何使用Python来实现它，以及如何将其应用到实际应用程序中，以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。...假设您的模型采用以下三个参数作为输入： 隐藏层数[2，4] 每层中的神经元数量[5，10] 神经元数[10，50] 如果对于每个参数输入，我们希望尝试两个选项（如上面的方括号中所述），则总计总共2 ^3...现在，假设我们有10个不同的输入参数，并且想为每个参数尝试5个可能的值。每当我们希望更改参数值，重新运行代码并跟踪所有参数组合的结果时，都需要从我们这边进行手动输入。...但是，要使用网格搜索，我们需要将一些参数传递给create_model()函数。此外，我们需要使用不同的选项声明我们的网格，我们希望为每个参数尝试这些选项。让我们分部分进行。...您可以列出所有您想要调整的参数，声明要测试的值，运行您的代码，而不必理会。您无需再输入任何信息。找到最佳参数组合后，您只需将其用于最终模型即可。

1.3K20

Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

我们将学习如何使用Python来实现它，以及如何将其应用到实际应用程序中，以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。...假设您的模型采用以下三个参数作为输入： 隐藏层数[2，4] 每层中的神经元数量[5，10] 神经元数[10，50] 如果对于每个参数输入，我们希望尝试两个选项（如上面的方括号中所述），则总计总共2 ^3...现在，假设我们有10个不同的输入参数，并且想为每个参数尝试5个可能的值。每当我们希望更改参数值，重新运行代码并跟踪所有参数组合的结果时，都需要从我们这边进行手动输入。...但是，要使用网格搜索，我们需要将一些参数传递给create_model()函数。此外，我们需要使用不同的选项声明我们的网格，我们希望为每个参数尝试这些选项。让我们分部分进行。...您可以列出所有您想要调整的参数，声明要测试的值，运行您的代码，而不必理会。您无需再输入任何信息。找到最佳参数组合后，您只需将其用于最终模型即可。

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