基于Tensorflow实现股票预测的深度学习模型设计与实现

基于Tensorflow实现股票预测的深度学习模型设计与实现
共35节 1278人在学 课程详情
  • 1、股票预测课程说明
  • 2、Anaconda讲解
  • 3、Anaconda使用讲解
  • 4、Anaconda之conda使用讲解
  • 5、TensorFlow讲解
  • 6、TensorFlow安装和使用
  • 7、TensorFlow常量、变量和占位符实战讲解1
  • 8、TensorFlow常量、变量和占位符实战讲解2
  • 9、Tensorflow原理补充讲解
  • 10、TensorFlow四则运算实战讲解
  • 11、TensorFlow矩阵操作以及运算实战讲解1
  • 12、TensorFlow矩阵操作以及运算实战讲解2
  • 13、TF均匀分布和正态分布数据实战讲解
  • 14、Numpy实战讲解
  • 15、Matplotlib实战讲解
  • 16、TensorFlow深度学习DNN讲解
  • 17、TensorFlow常用Python扩展包讲解
  • 18、TensorFlow常用回归算法以及正则化讲解
  • 19、TensorFlow损失函数定义和使用实战讲解
  • 20、TF优化器讲解以及综合案例实战讲解
  • 21、TensorFlow股票预测模型实战1
  • 22、TensorFlow股票预测模型实战2
  • 23、TensorFlow股票预测之RNN讲解
  • 24、TensorFlow股票预测之RNN种类讲解
  • 25、TensorFlow股票预测之RNN代码实战
  • 26、TensorFlow股票预测之LSTM讲解
  • 27、TF股票真实实战之股票数据处理代码编写
  • 28、TF股票真实实战之lstm包装股票数据代码编写
  • 29、构建训练集以及数据转换和归一化代码编写
  • 30、TF股票真实实战之数据序列转换代码编写
  • 31、TF股票实战之网络构建以及训练代码编写
  • 32、TF股票实战之测试数据处理归一化等代码开发
  • 33、TF股票真实实战之预测以及评估图表开发
  • 34、TensorFlow股票真实实战之效果演示
  • 35、TF2.x升级版股票实战代码讲解以及效果演示

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    课时介绍

    14、Numpy实战讲解

    课程介绍

    TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow。

    TensorFlows是人工智能AI领域的一个重要软件工具,是谷歌开发的开源软件(即免费的)。 人工智能领域分为三个方面,即基础层、技术层和应用层;而TensorFlow就是技术层中的学习框架。所谓学习框架,你可以用它来处理大量数据,快速建立数学模型,这些模型可以完成智能功能,例如自动识别一个图片里面的人物是否是范冰冰,当你百度范冰冰时,这个模型就可以识别并呈现范冰冰的图片;TensorFlow就好像一个功能强大的机床,它可以帮助制造出不同的产品(即数学模型)。

    现在所有行业都有人工智能领域的覆盖,可见人工智能在未来的发展趋势,必然需要大批人才,掌握人工智能势在必行。本课程以实战驱动方式结合基础讲解使大家深入理解Tensorflow、Numpy、Pandas、RNN、LSTM、Keras等知识,能够运用到真实项目中去,未来也是人工智能的时代,有巨大的机遇,早点掌握这些知识,为跳巢涨薪做准备。最后的项目是一个真实可用的项目,预测准确率非常高,商业价值不言而喻。大家可以根据预测的股票走势做参考,来进行投资。也可以基于我的模型基础上进一步完善和优化,所以价值是非常高的。

    本课程由浅到深讲解,分为简单股票模型和复杂股票模型,模型的效果也是非常好,最终的效果如下:
    1、简单模型效果:
     
    2、复杂模型效果:
     
     
    本课程包含的技术:
    Anaconda 
    PyCharm
    Tensorflow
    Numpy
    Matplotlib
    Pandas
    Sklearn
    Keras
    RNN
    LSTM
    等  
     

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