cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度. K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对分类器做k次训练,并且得到k个训练结果. from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = sklearn.linear_model.Logi

首发地址:https://www.fmz.com/digest-topic/4035 1.简单介绍 深度神经网络这些年越来越热门,在很多领域解决了过去无法解决的难题,体现了强大的能力.在时间序列的预测上,常用的神经网络价格是RNN,因为RNN不仅有当前数据输入,还有历史数据的输入,当然,当我们谈论RNN预测价格时,往往谈论的是RNN的一种:LSTM.本文就将以pytorch为基础,构建预测比特币价格的模型.网上相关的资料虽然多,但还是不够透彻,使用pytorch的也相对较少,还是有必要写一篇文章

之前发布了一篇文章利用Google趋势来预测比特币价格,说到了看到一篇文章很朴素的介绍了google趋势和比特币价格的一个关系.觉得很简单直白,就根据那个模型写了个程序,部署起来了,从十一月十四号到现在,一共有一个多月,总体效果不理想,因为一直没有触发它的买进的条件. 数据 前两天我就把收集到的数据图形化出来,来直观看看它们之间的关系,画出来的图形如下: 上图中的红线,就是所谓的触发条件,如果它高于35%(纵轴25上面那条黑线)并且跟昨天相比,比特币的价格是增加了1%,就会触发买进,否则卖出.

http://c.biancheng.net/view/1950.html 本节将介绍如何利用 RNN 预测未来的比特币价格. 核心思想是过去观察到的价格时间序列为未来价格提供了一个很好的预估器.给定时间间隔的比特币值通过https://www.coindesk.com/api/的 API 下载,以下是 API 文档的一部分: 经 MIT 授权许可,本节将使用https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction中的代码.

温馨提示:本案例只作为学习研究用途,不构成投资建议. 比特币的价格数据是基于时间序列的,因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现. 长期短期记忆(LSTM)是一种特别适用于时间序列数据(或具有时间 / 空间 / 结构顺序的数据,例如电影.句子等)的深度学习模型,是预测加密货币的价格走向的理想模型. 本文主要写了通过LSTM进行数据拟合,从而预测比特币的未来价格. import需要使用的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn

预测市场是件极其困难和不可能的事情,特别是预测市场的短期行为.长期预期相对而言简单很多,因为很多事情把时间拉长,都可以预测,比如我预测烧汽油的车最终都会消失,把时间拉长,都是没问题的.但是这种预测没法赚钱--- 那么能赚钱的预测是什么呢,比如每天比特币的价格,是会涨还是会跌,这是可以赚钱的,那么这能预测吗?不知道,但是可以尝试下. 我在medium上看到这篇文章How I Created a Bitcoin Trading Algorithm Using Sentiment Analysis W

(1)导入数据:点击最左底部Import 按钮 (2)创建模型network_Jason_niu:点击底部的New按钮 (3)设置参数并训练:点击底部的Open按钮 (4)仿真预测: 大功告成!

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/316 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 大家出去旅游最关心的问题之一就是住宿,在国外以 Airbnb 为代表的民宿互联网模式彻底改

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/300 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到

作者:匿名用户链接:https://www.zhihu.com/question/52992079/answer/156294774来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. (sklearn官方指南:Choosing the right estimator) 0)选择合适的机器学习算法 All models are wrong, but some models are useful. — George Box (Box and Draper 1987) 根据

目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引

Numpy 和 scikit-learn 都是python常用的第三方库.numpy库可以用来存储和处理大型矩阵,并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足,正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器:sklearn是python著名的机器学习库,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档,因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具. 1. NumPy库 首先导入Numpy库 import numpy as np 1.1 nu

目录 1.Tensorflow框架简介 2.安装Tensorflow 3.核心概念 4.代码实例和详细解释 5.拓扑图之有向无环图DAG 6.其他深度学习框架详细描述 6.1 Caffe框架: 6.2 Theano框架: 6.3 Keras框架: 1.Tensorflow框架简介 Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定.谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整

这篇文章的标题比较奇怪,网上可能很少类似专门介绍神经网络的输入输出相关文章.在我实际工作和学习过程中,发现很有必要对神经网络的输入和输出做一个比较全面地介绍.跟之前博客一样,本篇文章不会出现相关代码或者公式之类的,还是希望用更直观的图文来说明问题,读者不太可能通过阅读文章来获取代码或者解决方案从而直接应用到实际项目中.由于我主要做CV相关,对卷积神经网络了解比较多,本篇文章的神经网络指的是卷积神经网络CNN. 对于监督学习来讲(本篇文章只针对监督学习),解决的主要问题就是X->Y的映射问题,也就

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[

摘要: 我们经常思考机器学习,深度学习,以至于人工智能给我们带来什么?在数据相对充足,足够真实的情况下,好的学习模型可以发现事件本身的内在规则,内在联系.我们去除冗余的信息,可以通过最少的特征构建最简单.误差最小的模型,以此将学习到的规则,逻辑应用到具体的场景中,帮助我们可以快速准确的处理某些繁琐重复的工作. 模型训练与在线预测服务.推荐算法四部曲.机器学习PAI实战.更多精彩,尽在开发者分会场 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之商品价格预测 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之你

成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors). 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合.对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和(residual sum of squares)成本函数.就是让所有训练数据与模型的残差的平方之和最小. 我们用R方(r-squared)评估预测的效

说明:此文的第一部分参考了这里 用python进行线性回归分析非常方便,有现成的库可以使用比如:numpy.linalog.lstsq例子.scipy.stats.linregress例子.pandas.ols例子等. 不过本文使用sklearn库的linear_model.LinearRegression,支持任意维度,非常好用. 一.二维直线的例子 预备知识:线性方程\(y = a * x + b\) 表示平面一直线 下面的例子中,我们根据房屋面积.房屋价格的历史数据,建立线性回归模型. 然

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

请支持正版图书, 购买链接 下方内容里面很多链接需要我们***,请大家自备梯子,实在不会再请留言,节约彼此时间. 源码在底部,请自行获取,谢谢! 当开始着手进行一个端到端的机器学习项目,大致需要以下几个步骤: 观察大局 分析业务,确定工作方向与性能指标 获得数据 借助框架分析数据 机器学习算法的数据准备 选择和训练模型 微调模型 展示解决方案 启动.监控和维护系统 接下来,我将对每一个部分自己的心得进行总结. 一.观察大局 当开始一个真实机器学习项目时,需要针对项目的特点,有针对性进行分析.任何

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn ML.NET 示例 ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架,使.NET开发人员使用机器学习变得很容易.在这个GitHub 存储库中,我们提供了示例,这些示例将帮助您开始使用ML.NET,以及如何将ML.NET加入到现有