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第 11 屆 iThome 鐵人賽
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AI & Data

專屬智慧小投顧-使用各式機器學習與深度學習模型探討如何預測台灣加權指數 系列

- 介紹 Machine Learning 與 Deep Learning 中各式各樣不同的模型,並以預測台灣加權指數為範例實作。

內容包含:
一、 用 Python 爬蟲來獲取資料
二、 資料清洗、統計分析與視覺化
三、 機器學習與深度學習之基本介紹
四、 機器學習理論與實戰-SVM and XGboost
六、 深度學習理論與實戰 ( 1 ) -RNN, LSTM, GRU
七、 深度學習理論與實戰 ( 2 ) -CNN
八、 進階題目

參賽天數 19 天 | 共 0 篇文章 | 30 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
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