问题:航班乘客预测 数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000 下载地址 目标:预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from ke

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 1. 从RNN到LSTM 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置t都有一个隐藏状态$h^{(t)}$. 如果我们略去每层都有的$o^{(

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 2. LSTM模型结构 我们先看下LSTM的整体结构. 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列

# coding: utf-8 # In[1]: import urllib.request import os import tarfile # In[2]: url="http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz" filepath="example/data/aclImdb_v1.tar.gz" if not os.path.isfile(filepath): result=url

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/82111558 作者:徐瑞龙,量化分析师,R语言中文社区专栏作者 博客专栏: https://www.cnblogs.com/xuruilong100 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R> 由于数据科学机器学习和深度学

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

*************UiTableView模型和数据的分组的显示 #import "HMViewController.h" #import "HMHero.h" @interface HMViewController () <UITableViewDataSource, UITableViewDelegate> @property (nonatomic, strong) UITableView *tableView; @property (nona

在使用 MVC 开发项目的过程中遇到了个问题,就是模型和数据实体之间的如何快捷的转换?是不是可以像 Entity Framework 的那样 EntityTypeConfiguration,或者只需要少量的代码就可以把数据实体对象转换成一个 Model 对象(当时还不知道有 AutoMapper 这种东西),所以自己尝试写了一个简单的实现. 1.初步尝试 EntityTypeConverter 类主要用把数据实体转换成 Model /// <summary> /// 提供一组实体对象模型转换的

原文 ASP.NET MVC 5 学习教程:通过控制器访问模型的数据 起飞网 ASP.NET MVC 5 学习教程目录: 添加控制器 添加视图 修改视图和布局页 控制器传递数据给视图 添加模型 创建连接字符串 通过控制器访问模型的数据 生成的代码详解 使用 SQL Server LocalDB Edit方法和Edit视图详解 添加查询 Entity Framework 数据迁移之添加字段 添加验证 Details 和 Delete 方法详解 在本节中,你将新建一个MoviesController

原文:[译]ASP.NET MVC 5 教程 - 6:通过控制器访问模型的数据 在本节中,你将新建一个MoviesController 类,并编写获取电影数据的代码,使用视图模板将数据展示在浏览器中. 在进行下一步之前,你需要先编译应用程序,否则在添加控制器的时候会出错. 在解决方法资源管理器的Controllers文件夹右键,选择"添加">"支架": 在“添加支架”对话框,选择 MVC 5 Controller with read/write actions

title: 2018.9.2 OSI七层模型及数据的传输过程 tags: 计算机网络, OSI七层模型, 数据传输, 数据解封装 --- OSI七层模型和TCP/IP五层模型 OSI七层模型 我们说的七层模型第七层都是应用层,第一层是最底下的物理层. 图中只有物理层之间的线条是实线的,可以将这条线理解为两台主机之间的网线,连接两机实现通讯 模型里的每一层都是独立的,两台主机之间通信,对应的层使用的协议相同. 应用层可以理解为最接近使用者的一层,我们可以直接使用,例如QQ.微信等软件,当我们用此

2017年1月12日, 星期四 网络_OSI模型_数据包传输 1.  网络_源主机_局域网_交换机_路由器_目标主机 2. OSI7七层_TCP/IP精简 OSI 7层:       应用层       表示层       会话层       传输层       网络层       链路层       物理层 TCP/IP :       应用层  HTTP(HTML/XML/JSON)               SOCKET 0~65535       传输层  TCP/UDP       

public function orm(){ //查询表的所有记录 //$user = Admin::all(); //dd($user); //查询某一条记录 //$user = Admin::find(2); //dd($user); //findOrFail() 根据主键查找,如果没有找到就抛出异常 //$user = Admin::findOrFail(1); //dd($user); //查询所有记录 //$user = Admin::get(); //dd($user); //增加条

摘自:http://www.voidcn.com/article/p-ntafyhkn-zc.html (二)LSTM模型 1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的:在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出: 2.下面两个图可以看出RNN与LSTM的区

下面是有关管理员模型与表的创建 生成模型时同时生成数据库迁移文件 在生成的迁移文件中添加字段 运行命令行生成数据表 命令进行混合运用 生成工厂文件,数据填充文件 工厂模型代码 数据填充文件代码 数据填充执行文件代码 执行命令行生成数据文件 Eloquent模型与生成数据库迁移文件 方法一: php artisan make:model AdminModel/Admin   //生成模型 php artisan make:migration creat_procedures_table //创建数

使用 TensorBoard 可视化模型.数据和训练 在 60 Minutes Blitz 中,我们展示了如何加载数据,并把数据送到我们继承 nn.Module 类的模型,在训练数据上训练模型,并在测试集上测试模型.为了看到发生了什么,当模型训练的时候我们打印输出一些统计值获得对模型是否有进展的感觉.我们可以做的比这更好:PyTorch 整合了 TensorBoard,为可视化训练中的神经网络结果的工具.这篇博文说明了它的一些功能,使用可以被 torchvision.datasets 读入 Py

① 设置ajax请求(10分) ② 后台更改数据值(10分) ③ 重新计算平均分(10分) ④ 无刷新更新评分结果(10分) 思路: 在详情页面中有一个评分的按钮,单击后进行修改数据,首先找见本条数据的主键id,通过ajax 将id和修改的参数值传递到后台控制器中,再去模型进行修改数据. 代码:模型中提取数据,发送至视图进行循环渲染 模型代码<?php namespace app\day29\model; use think\Model; class CompanyModel extends M