本文收錄于專欄：精通AI實(shí)戰(zhàn)千例專欄合集
從基礎(chǔ)到實(shí)踐，深入學(xué)習(xí)。無(wú)論你是初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的老手，對(duì)于本專欄案例和項(xiàng)目實(shí)踐都有參考學(xué)習(xí)意義。
每一個(gè)案例都附帶關(guān)鍵代碼，詳細(xì)講解供大家學(xué)習(xí)，希望可以幫到大家。正在不斷更新中~
一.基于深度學(xué)習(xí)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型
股票價(jià)格預(yù)測(cè)一直是金融領(lǐng)域中備受關(guān)注的話題之一。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是深度學(xué)習(xí)的興起，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股票價(jià)格預(yù)測(cè)成為了一種熱門(mén)方法。本文將介紹如何利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型，并提供一個(gè)簡(jiǎn)單的代碼實(shí)例。
數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備
首先，我們需要獲取股票市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以從金融數(shù)據(jù)供應(yīng)商、財(cái)經(jīng)網(wǎng)站或者專門(mén)的API中獲取。通常，我們需要獲取股票的歷史價(jià)格、成交量以及可能對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生影響的其他因素，比如宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、公司業(yè)績(jī)等。
一旦我們獲取了數(shù)據(jù)，接下來(lái)就是數(shù)據(jù)的預(yù)處理。這包括數(shù)據(jù)清洗、填充缺失值、特征選擇等步驟，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和適用性。
文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-851596.html
深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建
在本文中，我們將采用一個(gè)簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)模型——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network, RNN）來(lái)進(jìn)行股票價(jià)格預(yù)測(cè)。RNN是一種適用于序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它能夠捕捉數(shù)據(jù)中的文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-851596.html
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