前言最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时下最受欢迎的时序模型：LSTM、XGBoost两大经典模型。@目录前言一、模型简介1.1LSTM神经网络模型1.2XGBoost机器学习模型二、项目详细介绍项目目的2.1导入数据2.2研究数据2.3数据预处理2.4搭建模型2.4.1LSTM神经网络模型2.4.2XGBoost模型搭建2.5数据可
开发技术前端：vue.js、echarts、websocket后端API:springboot+mybatis-plus数据库：mysql数据分析：Spark机器学习：PyTroch（基于神经网络的混合CF推荐算法）、协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、lstm评论情感分析第三方平台：支付宝沙箱支付、百度AI图片识别、短信接口数据集：Scrapy爬虫框架(Python)创新点Spark大屏、爬虫、协同过滤推荐算法、PyTroch神经网络推荐算法、AI识别、短信、支付宝沙箱支付、lstm评论情感分析运行截图8.png12.png
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LSTM:Input0oflayerlstm_1isincompatiblewiththelayer:expectedndim=3,foundndim=2(reshapinginput)我想根据RobertFrost的诗歌创作诗歌。我已经预处理了我的数据集：12345678910111213141516171819202122232425max_sentence_len=max(len(l)forlincorpus_int)input_seq=np.array(tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(corpus_int,padding='p
LSTM:Input0oflayerlstm_1isincompatiblewiththelayer:expectedndim=3,foundndim=2(reshapinginput)我想根据RobertFrost的诗歌创作诗歌。我已经预处理了我的数据集：12345678910111213141516171819202122232425max_sentence_len=max(len(l)forlincorpus_int)input_seq=np.array(tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(corpus_int,padding='p
参考：李宏毅2021/2022春机器学习课程王树森RNN&Transformer教程Transformer详解0.背景：序列数据及相关任务序列数据是由一组相互关联的样本组成的数据，其中任意样本对应的标记是由其自身和其他样本共同决定的；序列数据任务是输入或输出为序列数据的机器学习任务，用传统机器学习模型处理他们是困难的，比如序列模型（1）——难处理的序列数据中第3节的例子传统方法的局限性在于其问题建模，这些模型不是针对可变长度的输入输出设计的，无法体现序列数据的特点，具体而言传统的MLP、CNN这类模型都是one-to-one模型，即一个输入一个输出。这种模型会把序列数据作为一个整体来考虑，其输
参考：李宏毅2021/2022春机器学习课程王树森RNN&Transformer教程Transformer详解0.背景：序列数据及相关任务序列数据是由一组相互关联的样本组成的数据，其中任意样本对应的标记是由其自身和其他样本共同决定的；序列数据任务是输入或输出为序列数据的机器学习任务，用传统机器学习模型处理他们是困难的，比如序列模型（1）——难处理的序列数据中第3节的例子传统方法的局限性在于其问题建模，这些模型不是针对可变长度的输入输出设计的，无法体现序列数据的特点，具体而言传统的MLP、CNN这类模型都是one-to-one模型，即一个输入一个输出。这种模型会把序列数据作为一个整体来考虑，其输
