python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

1.本资源包含了MACD,KDJ,LSTM,MA等多种技术指标进行股票预测，形成完整的k线预测图。 2.所有数据都是真实可靠 3.代码简洁易懂，开发者可以在此基础上二次开发 4

pytorch搭建CNN+LSTM+Attention网络实现行车速度预测项目代码加数据，适合初学者，代码结构清晰

基于PaddleNLP的预测文本添加标点符号源码，通过调用test.py文件进行测试，详情请看文章https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/134745807

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基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

遗传算法及基于该算法的典型问题的求解实践，包括博文涉及的所有仿真及其结果，另外为害怕乱码，还将代码复制到了txt中。

基于深度学习和字符嵌入的细胞穿透肽预测

1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本

MEREX 安装marsyas 如果仅仅是运行二进制文件MER_EX，只需执行如下命令跳过本节内容。 sudo cp ./misc/libmarsyas.so /usr/lib/ 事先需要编译并安装，推荐版本0.4.5 可能需要的一些依赖 libmad0-dev qt4-dev-tools swig 配置marsyas $ cd marsyas-0.4.5 $ mkdir build $ cd build $ ccmake ../src ccmake 推荐配置 $ make #若出错则按提示安装相应依赖库 $ sudo make install 编译运行MER_EX MER_EX依赖训练文件mc_train.arff，需保持其目录结构: . |-- MER_EX `-- resources |-- mc_train.arff |-- minitunes.png `-