股票预测:GRU 模型预测相同的给定值而不是未来的股票价格
我只是从 kaggle post 测试这个模型 这个模型假设从给定的最后一组股票预测提前 1 天.如您所见，在调整了几个参数后，我得到了令人惊讶的好结果.均方误差为 5.193.所以总体而言，它看起来很擅长预测未来的股票，对吧?好吧，当我仔细查看结果时，结果很糟糕. 如您所见，此模型正在预测给定股票的最后价值，即我们当前的最后一只股票. 所以我确实将预测调整到了退一步..所以现在您可以清楚
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是否可以使用 FB Prophet 进行多元多步预测?
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如何预测 scikit-learn 中的时间序列?
Scikit-learn 使用了一种非常方便的方法，基于 fit 和 predict 方法.我有适合 fit 和 predict 格式的时间序列数据. 例如我有以下 Xs: [[1.0, 2.3, 4.5], [6.7, 2.7, 1.2], ..., [3.2, 4.7, 1.1]] 以及对应的ys: [[1.0], [2.3], ..., [7.7]] 这些数据具有以下含义.ys
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分解趋势、季节和剩余时间序列元素
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时间序列分析 - 不均匀间隔测量 - pandas + statsmodels
我有两个 numpy 数组 light_points 和 time_points，想对这些数据使用一些时间序列分析方法. 然后我尝试了这个: import statsmodels.api as sm将熊猫导入为 pdtdf = pd.DataFrame({'time':time_points[:]})rdf = pd.DataFrame({'light':light_points[:]})
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Anaconda 中的 FancyImpute 安装
我试图在我的 Windows 系统上安装 fancyimpute 库.我在 Anaconda Navigator 上使用 Spyder.我以管理员身份在命令提示符下尝试了以下操作，但它仍然显示 ModuleNotFoundError: 没有名为“fancyimpute"的模块conda install -c https://conda.binstar.org/eswears cvxopt点安装
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尽管安装了 tensorflow-gpu，但 GPU 不用于计算
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如何在 VirtualBox Ubuntu 操作系统上安装 tensorflow GPU 版本.主机操作系统是windows 10
我想使用 Anaconda (python 3.6) 设置深度学习环境.我的系统有 nvidia get force 1060 并安装了 windows.现在我想在 VB 中安装 Ubuntu 操作系统.我可以在基于 VB 的 Ubuntu 操作系统中安装 Cuda 和 CuDNN 库吗?有哪位能帮帮我? 解决方案 你不能在virtual box上使用你的GPU.因为虚拟盒子不能通过宿主G
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'From/import' 不是内部或外部命令、可运行程序或批处理文件
我在从 scikit-learn 导入机器学习算法时遇到问题.我已经安装了它，但是每当我输入例如“from sklearn.naive_bayes import GaussianNB"时，它都会显示“'from' 未被识别为内部或外部命令、可运行程序或批处理文件.我在 Windows 10 上使用 Anaconda.是否存在兼容性问题?我错过了什么吗?Idk 我对 Python 还是很陌生，所以我
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在 iOS 中检查图像中是否存在子图像
我有 2 张图片，分别是 smallImage 和 largeImage.现在，我想检查smallerImage 是否是largerImage 的一部分(或子图像).我不知道如何检查.我想在 iOS 中完成这一切.在搜索之后，我发现使用 openCV 库是用于此类东西的最佳库.但我不知道如何使用 openCV 库来执行我的任务. 总之，我想知道， 1) 在大图中查找/检查子图像有哪些不
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Google Cloud Vision TEXT_DETECTION 仅适用于数字
有什么方法可以限制谷歌云视觉，尤其是 TEXT_DETECTION 类型只能识别数字?我认为这将大大改善我的结果. 我在互联网上根本找不到任何结果或提示.任何帮助表示赞赏. 解决方案 目前我们无法单独使用数字进行约束.您是否尝试过使用粒度 polybox 更新的响应流，看看这是否仍然是一个问题?
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比如说，我想训练一个 CNN 来检测图像是否是汽车. 选择“非汽车"数据集有哪些最佳做法或方法? 因为这个数据集可能是无限的(基本上任何不是汽车的东西) - 是否有关于数据集需要多大的指南?它们是否应该包含与汽车非常相似但又不是汽车的物体(飞机、船等)? 解决方案 与所有监督机器学习一样，训练集应该反映模型将要使用的真实分布.神经网络基本上是一个函数逼近器.您的实际目标是近似真
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分类器对opencv人脸检测器的信心
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