机器学习练习-6-MLP和 7 - LSTM数据集

1、能够自动地采集和识别学生的人脸信息，实现学生的身份验证和考勤记录，无需学生进行任何操作，也无需教师进行任何干预，提高了考勤的速度和准确性。 2、能够实时地将考勤数据上传到服务端，实现考勤数据的安全和可信，无需考虑数据的丢失或损坏，也无需担心数据的篡改或泄露，保障了考勤的公正和透明。 3、能够提供丰富的考勤数据的分析和展示，如考勤率、考勤分布、考勤趋势、考勤异常等，可以帮助教师和学生了解和改进自己的出勤情况，提升了考勤的意义和价值。 本课题的研究内容主要包括以下几个方面： 考勤签到系统的建立与完善：该模块有客户端与服务端，客户端包括发送模块，功能模块和接收模块；服务端包括签到模块、发送模块，接收模块与数据库模块。 人脸识别模块的设计和实现：该模块负责采集和识别学生的人脸信息，实现学生的身份验证和考勤记录。该模块采用了特征提取方法，可以有效地提取和学习人脸的特征，处理人脸的变化和差异，提高人脸识别的准确率和鲁棒性。并生成yml模型，通过调用yml特征库进行快速识别。 用户画像的构建：首先统计学生签到签退次数和时间，对签到签退分别是上下午进行分析，并统计学生课堂学习的总时间。并对签到时间

在当今数字化时代，数据驱动的决策变得越来越重要，特别是在预测分析领域。本资源包提供了一个针对汽车行业销量数据的时间序列分析模型，旨在使用长短期记忆网络（LSTM）——一种特殊的循环神经网络（RNN），来预测汽车销量的趋势。通过这样的神经网络，可以有效地学习和模仿汽车销量随时间变化的规律。 提到的car.csv文件是一个数据集，它包含了用于训练和测试LSTM模型所需的历史汽车销量数据。这类数据集通常包括日期、销量以及其他可能影响销量的因素，如经济指标、促销活动等。数据预处理是使用这些数据之前的重要步骤，包括去除异常值、处理缺失值、数据归一化等。在深度学习模型训练中，数据集的质量将直接影响模型的准确性和可靠性。 接着，LSTM理论知识模板.docx文件为用户提供了一个理论学习的基础。LSTM通过引入门控机制来解决传统RNN难以处理长期依赖问题。它包含输入门、遗忘门和输出门，这些门控结构使得LSTM能够保存或遗忘信息，并决定何时将信息传递到下一个状态。理解这些基本概念对于掌握LSTM的工作原理至关重要。 LSTM_car.py文件是本资源包的亮点，它包含了构建、训练和使用LSTM模型的完整代码。通过这个Python脚本，用户可以学习如何搭建LSTM网络，选择合适的损失函数和优化器，以及如何调参以提高模型的预测性能。对于学习者来说，它是一个非常实用的工具，可以将理论知识转化为实际操作。 从应用层面来看，能够准确预测汽车销量对于汽车制造商和销售商来说具有重大的经济意义。准确的销量预测可以帮助企业制定更加合理的生产计划和销售策略，减少库存积压，提高资金周转效率，从而在竞争激烈的市场中获得优势。此外，对于供应链管理、物流规划和市场营销等方面也有着直接的影响。 本资源包为研究人员和工程师提供了一个完整的工具集，涵盖了理论学习、数据处理和模型实现。这对于希望在时间序列预测领域深入研究或应用LSTM网络的用户来说，是一个宝贵的资源。通过实践学习，用户不仅可以提升自身的数据分析和机器学习能力，还能够更有效地解决实际问题。

使用getdata.py下载数据，或者使用自己的数据源，将数据放在stock_daily目录下 使用data_preprocess.py预处理数据，生成pkl文件，放在pkl_handle目录下(可选) 调整train.py和init.py中的参数，先使用predict..py训练模型，生成模型文件，再使用predict.py进行预测，生成预测结果或测试比照图 本项目使用机器学习方法解决了股票市场预测的问题。项目采用开源股票数据中心的上证000001号，中国平安股票(编号SZ_000001)，使用更加适合进行长时间序列预测的LSTM(长短期记忆神经网络)进行训练，通过对训练集序列的训练，在测试集上预测开盘价，最终得到准确率为96%的LSTM股票预测模型，较为精准地实现解决了股票市场预测的问题

基于LSTM（Long Short-Term Memory）模型的股票预测模型是一个应用深度学习技术来分析和预测股票市场走势的工具。该模型特别适用于处理和预测时间序列数据，能够学习股票价格随时间变化的复杂模式。 此Python资源包含一个完整的LSTM模型实现，适用于金融分析师和机器学习爱好者。它提供了从数据预处理、模型设计、训练到预测的全流程代码。用户可以利用这个模型来提高对股票市场动态的理解，以及对潜在投资机会的把握。 资源中还包含了用于训练模型的示例数据集，以及一个详细的使用教程，指导用户如何配置和运行模型，如何调整超参数以优化预测性能。此外，文档还涉及了模型评估的常用指标，帮助用户了解模型的预测准确性。 使用此模型时，用户应意识到股市存在不确定性，模型预测不能保证投资成功。此外，用户应遵守相关法律法规，合理使用该工具，并尊重数据来源的版权和使用条款。这个资源是金融科技领域探索者和实践者提升技能、深入了解机器学习在金融领域应用的宝贵资料。

使用卷积加循环神经网络加注意力机制进行时间序列预测。 适用于不懂时间序列预测流程的研究小白，使用这个资源能够很好的理解时间序列预测的整个流程。熟悉数据在网络中的形状变换。代码拿来修改一下数据集路径和些许参数即可运行。

使用LSTM实现C-MAPSS数据集里面的剩余寿命预测（Pytorch） 每轮训练后测试集误差 score:445.4610 334.5140 358.6489 365.9250 331.4520 283.3463 460.4766 314.7196 325.5950 452.3746 RMSE:16.3614 14.8254 14.9796 15.5157 14.7853 14.2053 16.2834 14.6757 14.7481 15.8802 由实验结果可知，MS-BLSTM 的预测误差均为最低水平，并且实际训练过程中收敛速度较快，涡扇发动机接近损坏时预测准确率较高。与传统机器学习方法相比，深度学习模型如CNN 和 LSTM的预测误差相对较小。而本文所提的 MS-BLSTM 混合深度学习预测模型进一步提高了 RUL 预测精度,，这得益于 MS-BLSTM 混合模型有效利用了时间段内传感器测量值的均值和方差与RUL的相关性，并使用 BLSTM学习历史数据和未来数据的长程依赖。本文所提的 MS-BLSTM 剩余使用寿命预测模型预测精度高，可有力支撑涡扇发动机的健康管理与运维决策。

Python基于LSTM模型实现预测股市源代码+模型+数据集

这是 “LSTM时间序列预测任务” 案例中使用到的数据集，该案例我已在Blog中分享，欢迎下载该数据集。

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