https://www.kaggle.com/c/boston-housing from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets...),(test_data,test_targets) = boston_housing.load_data() #训练集形状： print(train_data.shape) #测试集形状: print...(404, 13) (102, 13) 训练集404条，测试集102条；每条记录13个数值特征。 房价单位为1000美元。 #房价数据，房价范围在10,000到50,000。...from keras import models from keras import layers def build_model(): model = models.Sequential()...K折交叉验证 当调整模型参数时，为了评估模型，我们通常将数据集分成训练集和验证集。但是当数据量过小时，验证集数目也变得很小，导致验证集上的评估结果相互之间差异性很大—与训练集和测试集的划分结果相关。
预测房价：回归问题 回归问题预测结果为连续值，而不是离散的类别。 波士顿房价数据集 通过20世纪70年代波士顿郊区房价数据集，预测平均房价；数据集的特征包括犯罪率、税率等信息。...数据集只有506条记录，划分成404的训练集和102的测试集。每个记录的特征取值范围各不相同。比如，有0~1,1~12以及0~100的等等。...加载数据集 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets)...from keras import models from keras import layers def build_model(): model = models.Sequential()...K折交叉验证 当调整模型参数时，为了评估模型，我们通常将数据集分成训练集和验证集。
学习一时爽，一直学习一直爽 回顾以前的笔记 （于3月份记录的） 在keras中，内置了imdb电影评分数据集，来进行评价预测 安装keras conda install keras conda就帮依赖全部搞定...，记得加源 导入imdb from keras.datasets import imdb 数据集简要说明 一个长长的英文句子，有的有几千单词，有的有几十，分类成好的评价和不好的评价 在数据中不是单词，...而是单词的索引 一共就5万句子 import keras from keras import layers import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline...data = keras.datasets.imdb max_word = 10000 # 加载前10000个单词 最大不超过10000 (x_train, y_train), (x_test, y_test...模型的训练 补充模型 input_dim 就是x_trian 的数量10000 relu激活 二分类sigmoid 优化adam 损失函数二分类binary_crossentropy model = keras.Sequential
本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统。...数据集采用来自业界多组相关时间序列（约40组）与外部特征时间序列（约5组）。...1.2 数据集说明 ** 训练数据有8列：** - 日期 - 年: int - 日期 - 月: int - 日期 - 日: int， 时间跨度为2015年2月1日 - 2016年8月31日 - 当日最高气温...3.2 数据集划分及规整 ? 4 建立模型并训练 ? ? 5 模型预测并可视化 ? ?...蓝色曲线为真实输出 绿色曲线为训练数据的预测输出 黄色曲线为验证数据集的预测输出 红色曲线为测试数据的预测输出(能看出来模型预测效果还是比较好的)
数据集下载请登录爱数科（www.idatascience.cn） 根据世界卫生组织（WHO）的数据，中风是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。...该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from keras.layers import Dropout...先导入我们要做股价预测的测试集： dataset_test = pd.read_csv('tatatest.csv') real_stock_price = dataset_test.iloc[:,...1:2].values 为了预测未来的股票价格，我们需要在测试集加载后做如下几个工作： 1、在0轴上合并训练集和测试集 2、将时间步长设置为60(如前面所介绍的) 3、使用MinMaxScaler函数转换新数据集...4、按照前面所做的那样重新规整数据集 在做出预测之后，我们用inverse_transform函数处理，以返回正常可读格式的股票价格。...结论 预测股价的方法还有很多，比如移动平均线、线性回归、k近邻、ARIMA和Prophet。读者可以自行测试这些方法的准确率，并与Keras LSTM的测试结果进行比较。
对每日A股数据取样，提取出包括时间序列类型指标，非时间序列类型指标以及股票分类属性指标；利用所提供的指标来预测T -1日的个股收益。...安装keras框架 Keras安装之前，需要先安装好numpy,scipy。下面是在windows下的安装。...运行下面的命令： pip install keras 现在keras己经安装好了。...首先找到keras.json文件，在下面的目录： C:\Users\zhangyanni\.keras\keras.json 然后把下面"backend": "tensorflow" 中的tensorflow...接下来，就可以运行predict.py了 代码: predict.py 代码+数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 股票 即可获取。
培根把科学方法总结为以下五步： 1.观察 2.提出理论假设 3.用这个理论假设做出一个预测 4.用实验来验证预测是否成真 5.分析你得到的结果 刘雪峰《心中有数》 铃木敏文在管理便利店巨头7-11过程中使用了类似的思路...过去已经发生，再去找一万个理由解释已经没有什么用处，预测比解释重要的多。达里欧在《原则：应对变化中的世界秩序》谈到，人们可以精确地复述历史，但未来绝对无法精确预测。...对投资者而言，最重要的是对未来有相对正确的预测，而不是准确地理解历史，那是没用的。我所获得的一切成就，主要不是由于我知道什么，而是由于我知道如何应对我所不知道的东西。 预测还可以用来学习。...先暂停思考得出一个预测，然后再继续播放看主人公是如何做的。这样一对比，就知道我们和主人公之间的差距在哪里了。这样重复的次数多了以后，处理问题的水平自然而然提高。...这种模式有两个特点：一是主动预测，不会被情节牵着鼻子走；二是从差距中学习，根据和剧中人物的方案对比来反思自己，看自己的漏洞，提高自己。主动预测是从差距中学习的基础。
官方keras案例 实战过的朋友应该了解，关于Convlstm，可参考的案例非常少，基本上就集中在keras的官方案例（电影帧预测——视频预测 [官方案例] https://keras.io...Sequential from keras.layers.convolutional import Conv3D from keras.layers.convolutional_recurrent import...改造就顺理成章了，在最后一个Convlstm这里将reurn_sequence改为false，那么就只在最后一个单元有输出了，第二个None维度就没了，然后再把Conv3d改为2d即可，这样就要求整理数据集的时候...from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Conv3D ,Conv2D from keras.layers.convolutional_recurrent...import ConvLSTM2D from keras.layers.normalization import BatchNormalization from keras_contrib.losses
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 个人的年收入是由多种因素造成的。从直观上看，它受个体的教育程度、年龄、性别、职业等因素的影响这些数据是。...可以用此数据集来进行收入的预测，预测任务是确定一个人的年收入是否超过5万美元。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 UCI开源数据集。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 体脂的精确测量往往是昂贵且不方便的，本数据集列出了 252 名男性通过水下称重和各种体围测量确定的体脂肪百分比估计值。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 实验数据用于创建低能耗建筑中电器能耗的回归模型。数据集为10分钟，持续约4.5个月。...数据集中包含两个随机变量，用于测试回归模型并过滤掉非预测属性（参数）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4.
在过去9场比赛中，基于腾讯内部搜索平台部研发的数据AI产品：腾讯奇点-足球预测连战连捷。 一、可与章鱼媲美的预测结果 截止6月13日凌晨的9场比赛，我们的预测结果如下： 胜负预测 ? 比分预测 ?...具体每场预测情况如下： 第1场：2016-06-11 法国VS罗马利亚 （胜负预测准确，比分top3准确） 胜负预测：法国49%概率胜>罗马利亚21%胜，平局概率仅29%； 比分预测：top3可能比分为...4)胜负平预测 现有累积的欧洲杯相关比赛为970场，5折交叉验证的平均准确率为61.14% 以2016届欧洲杯预选赛作为测试集进行预测： Ø 训练集：703场 Ø 测试集：267场 胜、平、负的整体准确率为...备注：以上如69代表预测为胜利，实际也为胜，预测正确。...Ø 二是实力相当的比赛，正确率仅为40.96% 5)比分预测 比分预测采用的数据与比赛结果预测采用的数据特征相似。
这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。 本文讲解了如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...包含三块内容： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...三、数据集 这里使用空气质量数据集进行时间序列预测。...3、评估模型 拟合模型后，开始预测测试集。 将预测结果与测试集结合起来，并反转缩放。 还要将测试集真实的污染结果数据和测试集结合起来，进行反转缩放。...from numpy import concatenate from keras.layers import LSTM from math import sqrt # 开始预测 yhat = model.predict
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 痴呆症是一种综合征，通常是慢性或渐进性，代表认知功能（即处理思维的能力）的恶化超出了正常衰老的预期。...本数据集由150名年龄在60岁至96岁之间的受试者纵向收集。每个受试者被扫描两次或两次以上，间隔至少一年。您可以利用它进行分类预测。 1. 字段描述 2. 数据预览 3.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 需求预测是每个增长中的在线业务的关键组成部分。没有适当的需求预测流程，几乎不可能在任何给定时间都拥有适量的库存。...送餐服务必须处理大量易腐烂的原材料，这对于此类公司准确地预测每日和每周的需求显得尤为重要。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含 48120 条每小时在四个不同路口的车辆数量观察。数据是由传感器在每个路口的不同时间收集的。 1. 字段描述 2.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 预测死亡事件的12个临床特征。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含具有全球足迹的制造公司的历史产品需求。该公司提供数十种产品类别中的数千种产品。在负责的区域内有四个中央仓库来运送产品。...如果能够以合理的准确性对不同中心的每个产品进行预测，以预测下一个月后的每月需求，那么它将以多种方式对公司有利。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4.
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