TF之LSTM：基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
目录输出结果LSTM代码 输出结果数据集 LSTM代码1. def LSTM(batch): 2. w_in=weights['in'] 3. b_in=biases['in'] 4. input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in 5. inp...
TF之LSTM：基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
输出结果数据集LSTM代码def LSTM(batch): w_in=weights['in'] b_in=biases['in'] input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in input_rnn=tf.reshape(.....
TF之GD：基于tensorflow框架搭建GD算法利用Fashion-MNIST数据集实现多分类预测(92%)
输出结果Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.Extracting data/fashion\train-images-idx3-ubyte.gzSuccessfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.Extracting data/f....
TF之LiR：基于tensorflow实现机器学习之线性回归算法
输出结果代码设计# -*- coding: utf-8 -*-#TF之LiR：基于tensorflow实现机器学习之线性回归算法import tensorflow as tfimport numpyimport matplotlib.pyplot as pltrng =numpy.random#参数设定learning_rate=0.01training_epochs=10000display_....
TF之NN：基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数)
输出结果代码设计import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tfimport numpy as npx_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 ....
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