Python tensorflow可视化的相关内容

文章 2024-04-30 来自：开发者社区

Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33792 在这篇文章中，我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用，比如在存在异方差性的情况下。当客户的数据是非线性时，这样会对线性回归解决方案提出一些问题： ...

文章 2024-04-29 来自：开发者社区

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。 ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化2

如果指数式移动平均数这么好，为什么还需要更好的模型？拟合结果很好，遵循真实的分布（并且由非常低的MSE证明）。实际上，仅凭第二天的股票市场价格是没有意义的。就我个人而言，我想要的不是第二天的确切股市价格，而是未来30天的股市价格是上涨还是下跌。尝试这样做，你会发现EMA方法的缺陷。现在尝试在窗口中进行预测（比如你预测未来2天的窗口，而不是仅仅预测未来一天）。然后你会意识到EM...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化1

本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。理解为什么你需要能够预测股票价格的变动。下载数据 - 使用从雅虎财经收集的股市数据分割训练-测试数据，并进行数据归一化 ...

文章 2022-10-17 来自：开发者社区

python-手写数字识别改进+TensorBoard(TensorFlow可视化)

手写数字识别的改进：将识别准确率提高到98%以上：import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读取mnist数据集如果没有则会下载 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", on....

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更新时间 2024-05-02 01:33:02

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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