我看了很多代码讲解的，这是看到的一篇比较好的LSTM神经网络入门代码讲解，里面有响应的代码与详细注释，可以帮您快速理解Lstm的命令

使用监督学习的股市价格预测 目标 检查许多不同的预测技术，以根据过去的收益和数字新闻指标预测未来的股票收益，以构建多只股票的投资组合，以分散风险。 为此，我们通过解释看似混乱的市场数据，将监督学习方法应用于股价预测。 设定说明 $ workon myvirtualenv [Optional] $ pip install -r requirements.txt $ python scripts/Algorithms/regression_models.py <input-dir> 从下载运行代码所需的数据集。 项目概念视频 方法 预处理和清洁 特征提取 Twitter的情绪分析和得分 数据归一化 各种监督学习方法的分析 结论 研究论文 使用的数据集 有用的链接 幻灯片： : 视频： : 报告： : 参考文献

使用MLP/RNN/LSTM模型进行IMDb情感分析，使用Jupyter Notebook 编写的 Python代码，含建模及测试，代码注释清晰，十分适合新手

使用LSTM的下一个单词预测器 一个简单的LSTM下一个单词生成器来预测序列中的下一个单词

A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等 强烈推荐大家去看看sklearn库的文档，地址：[ ] 2021-2-6 出现紧急问题，重新发布 12-3 股票消息面分析 给出一个基于nlp情感分析的消息面分析算法。从新浪财经上获取新闻个股预测情况，使用jieba进行切词和使用snownlp进行情感分析，进行回测。 11-27 修正机器学习算法/DecisionTree.py RandomForest.py 上面的逻辑错误。 11-25 visualization/mlpredict-line.py echarts+tushar

SIF：一种简单但是有效的词向量计算余弦相似度的方法，利用了tfidf等知识。

python实现情感分析（Word2Vec） ** 前几天跟着老师做了几个项目，老师写的时候劈里啪啦一顿敲，写了个啥咱也布吉岛，线下自己就瞎琢磨，终于实现了一个最简单的项目。输入文本，然后分析情感，判断出是好感还是反感。看最终结果：↓↓↓↓↓↓ 1 2 大概就是这样，接下来实现一下。 实现步骤 加载数据，预处理 数据就是正反两类，保存在neg.xls和pos.xls文件中， 数据内容类似购物网站的评论，分别有一万多个好评和一万多个差评，通过对它们的处理，变成我们用来训练模型的特征和标记。 首先导入几个python常见的库，train_test_split用来对特征向量的划分，

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