文件名称:stock_predict_with_LSTM-master

  • 所属分类:
  • 数值算法/人工智能
  • 资源属性:
  • 上传时间:
  • 2020-12-02
  • 文件大小:
  • 537kb
  • 浏览/下载:
  • 2次 / 0次
  • 提 供 者:
  • houz*****
  • 相关连接:
  • 下载说明:
  • 别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

介绍说明--下载内容均来自于网络,请自行研究使用

用于时间序列分析的,股票预测实例,使用LSTM算法,预测效果较好(The LSTM algorithm is used in the case of stock forecasting for time series analysis)
相关搜索: 时间序列分析
LSTM

(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

文件名大小更新时间
stock_predict_with_LSTM-master 0 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\.gitignore 57 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\LICENSE 11357 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\Readme.md 960 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\data 0 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\data\stock_data.csv 510330 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\figure 0 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\figure\continue_predict_high_with_pytorch.png 45110 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\figure\continue_predict_low_with_pytorch.png 46060 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\figure\predict_high_with_keras.png 43653 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\figure\predict_high_with_pytorch.png 39864 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\figure\predict_high_with_tensorflow.png 46294 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\figure\predict_low_with_keras.png 44056 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\figure\predict_low_with_pytorch.png 40615 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\figure\predict_low_with_tensorflow.png 48041 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\main.py 14338 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\model 0 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\model\__init__.py 0 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\model\model_keras.py 2174 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\model\model_pytorch.py 6804 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\model\model_tensorflow.py 5574 2020-08-09
stock_predict_with_LSTM-master\requirements.txt 125 2020-08-09

相关说明

  • 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
  • 本站是交换下载平台,提供交流渠道,下载内容来自于网络,除下载问题外,其它问题请自行百度更多...
  • 请直接用浏览器下载本站内容,不要使用迅雷之类的下载软件,用WinRAR最新版进行解压.
  • 如果您发现内容无法下载,请稍后再次尝试;或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
  • 下载后发现下载的内容跟说明不相乎,请到消费记录里找到下载记录反馈给我们,经确认后退回积分.
  • 如下载前有疑问,可以通过点击"提供者"的名字,查看对方的联系方式,联系对方咨询.

相关评论

暂无评论内容.

发表评论

*主  题:
*内  容:
*验 证 码:

源码中国 www.ymcn.org