目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络
log4j错误信息:log4j:ERROR Failed to rename [D:/logs/wmts_] to [D:/logs/wmts_2015-12-21.log ]. 起因:部门网站使用B/S架构请求,请求过程中需要将日志文件记录下来,以便出现问题进行查找,刚开始服务器上的日志文件能够正常输出,后来日志文件不能输出,部门领导让我查找原因并修改. 介绍:本人JAVA小白一枚,之前是学.Net出身,来到公司之后由于公司需要才转的JAVA,日志输出做的比较少所以部门经理刚交给我的时候心里还
代码 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM import marksix_1 import talib as ta lt = marksix_1.Marksix() lt.load_data(period=500) # 指标序列 m = 2 series = lt.adapter(loc=', zb_na
转载:https://blog.csdn.net/hahajinbu/article/details/77982721 from keras.models import Sequential,Model from keras.layers import Dense import numpy as np model = Sequential() model.add(Dense(32,activation="relu",input_dim=100)) model.add(Dense(16,