''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' # 以下程序为预测离散化之后的sin函数 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn # 加载matplotlib工具包,使用该工具包可以对预测的sin函数曲线进行绘图 import matplotlib as mpl from tensorflow.contrib.learn.python.
常常会碰到各种各样时间序列预测问题,如商场人流量的预测.商品价格的预测.股价的预测,等等.TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库(以下简称为TFTS),它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统,并提供包括AR.LSTM在内的多个模型. 时间序列问题 一般而言,时间序列数据抽象为两部分:观察的时间点和观察的值(以商品价格为例,某年一月的价格为120元,二月的价格为130元,三月的价格为135元,四月的价格为132元.那么观察的时间点
基本思路: 每个评论取前200个单词.然后生成词汇表,利用词汇index标注评论(对 每条评论的前200个单词编号而已),然后使用LSTM做正负评论检测. 代码解读见[[[评论]]]!embedding层本质上是word2vec!!!在进行数据降维,但是不是所有的LSTM都需要这个,比如在图像检测mnist时候,就没有这层! import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python import learn from sklearn