lstm训练模型，训练时间序列，可预测长时数据

仿冒网址检测 使用LSTM和CNN的网络钓鱼URL检测实施

使用LSTM对销售数据（吉恩销售数据集）进行预测

本文是关于英文情感分类的源码，详情请参考博客https://blog.csdn.net/pursue_myheart/article/details/81095094

23在Matlab 中把文件夹加入工作路径，在命令行中输入 RunLstm(numdelynumdely 是选择预测点的数目cell_num 是隐含层的结点数目 cost_gate是误差的阈值（此处一般取0.25）

方面提取 尝试进行方面提取任务的模型 如何执行范例 具有POS标签的LSTM CRF 将lstm_crf_pos_run.py ， word2id.pickle和best_model_lstm_crf_pos.pt文件放在同一目录中。 使用引号内的句子作为命令行参数运行lstm_crf_pos_run.py 。 （Python 2.7） 例如： python lstm_crf_pos_run.py "I like itallian pizza"

广告广告 字节跳动广告系统下的穿山甲平台大量招人，有兴趣的直接发简历到我邮箱：。 也可以直接加我 QQ：2263509062 基于LSTM的中文情绪识别 基于keras深度学习库，搭建LSTM网络，来对数据集进行情绪识别，分成六类情绪。 数据集 下载地址： 数据概览： 4万多条句子,分为其他（Null), 喜好(Like)，悲伤(Sad)，厌恶(Disgust)，愤怒(Anger)，高兴（Happiness）六类 数据来源：数据分别来源于NLPCC Emotion Classification Challenge（训练数据中17113条，测试数据中2242条）和微博数据筛选后人工标注(训练数据中23000条，测试数据中2500条)。 数据提供方： 清华大学计算机系黄民烈副教授 项目结构 |——data | |——train.json 原数据集 | |——stopWords.tx

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解释一致性框架 该存储库包含在Explantion Consistency Framework（ECF）的开发中使用的整个代码库。 ECF是在我的整个硕士论文中进行研究和开发的，可以评估和比较LIME和SHAP等不同解释方法之间的解释质量。 此外，笔记本还包含对使用的数据集的描述性和视觉分析，以及包括XGB和LSTM在内的一系列预测模型的实现，以及两种解释方法LIME和SHAP的应用。