基于Tensorflow实现股票预测的深度学习模型设计与实现

高阶

本课程以实战驱动方式结合基础讲解使大家深入理解TF、Numpy、Pandas、RNN等,学以致用。

课程受欢迎榜    第5 更新: 2021/03/29

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学完本课程,您将掌握:

  • 本课程以实战驱动方式结合基础讲解使大家深入理解TF、Numpy、Pandas、RNN等,能够学以致用
  • 本课程以实战驱动方式结合基础讲解使大家深入理解TF、Numpy、Pandas、RNN等,学以致用。
  • 通过理论的学习,再通过项目的实操,掌握技术的综合应用。

适合人群:

适合有一定基础的学员。

课程目标:

本课程以实战驱动方式结合基础讲解使大家深入理解TF、Numpy、Pandas、RNN等,学以致用。

课程简介:

TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow。

TensorFlows是人工智能AI领域的一个重要软件工具,是谷歌开发的开源软件(即免费的)。 人工智能领域分为三个方面,即基础层、技术层和应用层;而TensorFlow就是技术层中的学习框架。所谓学习框架,你可以用它来处理大量数据,快速建立数学模型,这些模型可以完成智能功能,例如自动识别一个图片里面的人物是否是范冰冰,当你百度范冰冰时,这个模型就可以识别并呈现范冰冰的图片;TensorFlow就好像一个功能强大的机床,它可以帮助制造出不同的产品(即数学模型)。

现在所有行业都有人工智能领域的覆盖,可见人工智能在未来的发展趋势,必然需要大批人才,掌握人工智能势在必行。本课程以实战驱动方式结合基础讲解使大家深入理解Tensorflow、Numpy、Pandas、RNN、LSTM、Keras等知识,能够运用到真实项目中去,未来也是人工智能的时代,有巨大的机遇,早点掌握这些知识,为跳巢涨薪做准备。课程结尾的项目是一个真实可用的项目,预测准确率非常高,商业价值不言而喻。大家可以根据预测的股票走势做参考,来进行投资。也可以基于我的模型基础上进一步完善和优化,所以价值是非常高的。

本课程由浅到深讲解,分为简单股票模型和复杂股票模型,模型的效果也是非常好,最终的效果如下:
1、简单模型效果:
 图片1.png
2、复杂模型效果:
 图片2.png
 
本课程包含的技术:
Anaconda 
PyCharm
Tensorflow
Numpy
Matplotlib
Pandas
Sklearn
Keras
RNN
LSTM
等  

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