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2022 iThome 鐵人賽

DAY 5
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接續股價預測篇-分析part1(金融類),本篇主要利用時間序列模型及深度學習模型來進行預測

LSTM

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
mport tensorflow as tf
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.callbacks import EarlyStopping,ModelCheckpoint
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

待補......


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從無到有,爬蟲-分析-預測建模,把實務面常見問題逐一釐清18
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