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【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断) 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)收集数据； 3)数据预处理； 4)探索数据分析； 5)特征工程； 6)LSTM建模； 7)模型评估； 8)临床应用。

股市预测器 这个项目是我毕业的最后一年项目的一部分。 它是一个 Web 应用程序，可以使用 RNN-LSTM 神经网络预测即将到来的股票市场趋势，并建议是否购买或出售特定公司的股票。 问题陈述 “股市是混乱和不可预测的，供需的任何轻微波动都会影响股价。 因此，未来的股票市场价格具有模糊性和高度波动性，需要准确预测未来的股票价格和波动。” 建议的解决方案 “创建一个界面，可以帮助投资者或财务顾问预测股票价格，从而为他们提供竞争优势。” 控制流 用户输入公司名称。 公司名称被转换成相应的股票代码。 该公司的历史股票报价来自雅虎财经。 对数据集进行技术、基本面和情绪分析。 该数据集使用 LSTM-RNN 进行训练。 预测值在用户的基于 Web 的 UI 中显示为图形。 向用户提供购买或出售的建议以及其他详细信息。 技术和基本面分析 数据采集 给定公司的历史股票报价通过 Yahoo Fin

该资料用RNN，LSTM，GRU神经网络三个算法分别对电力负荷进行预测，数据集是某地一年的电力负荷数据集，采样时间为每15分钟采样一次，每日一共有96个采样点。

自然语言处理 | (15)使用Pytorch实现RNN(LSTM)语言模型-附件资源

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基于谭松波老师的酒店评论数据集的中文文本情感分析，二分类问题 数据集标签有pos和neg，分别2000条txt文本 选择RNN、LSTM和Bi-LSTM作为模型，借助Keras搭建训练 主要工具包版本为TensorFlow 2.0.0、Keras 2.3.1和Python 3.6.2 在测试集上可稳定达到92%的准确率

读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。

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C#实现的LSTM递归神经网络类库 适合做机器学习的童靴拿走，不谢！