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机器学习案例实战 - 赵卫东
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第6章 基于深度神经网络的股票预测

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2024-04-30 09:42:17
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言 FOREWORD
  • 第1章 常用机器学习平台
    • 1.1 常用机器学习工具
    • 1.2 TI-ONE平台概述
    • 1.3 PySpark介绍
    • 1.4 TI-ONE机器学习平台主要的组件
  • 第2章 银行信用卡风险的可视化分析
    • 2.1 Tableau简介
    • 2.2 客户信用等级影响因素
    • 2.3 客户消费情况对信用等级的影响
    • 2.4 客户拖欠情况对信用等级的影响
    • 2.5 欺诈客户特征分析
  • 第3章 贷款违约行为预测
    • 3.1 建立信用评估模型的必要性
    • 3.2 数据准备与预处理
    • 3.3 模型选择
    • 3.4 TI-ONE整体流程
  • 第4章 保险风险预测
    • 4.1 背景介绍
    • 4.2 数据预处理
    • 4.3 多维分析
    • 4.4 基于神经网络模型预测保险风险
    • 4.5 使用SVM预测保险风险
  • 第5章 银行客户流失预测
    • 5.1 问题描述
    • 5.2 数据上传
    • 5.3 数据预处理
    • 5.4 数据建模
    • 5.5 模型校验评估
    • 5.6 工作流的运行
    • 5.7 算法性能比较
  • 第6章 基于深度神经网络的股票预测
    • 6.1 股票趋势预测的背景和分析思路
    • 6.2 数据提取
    • 6.3 数据预处理
    • 6.4 模型训练
    • 6.5 算法评估
    • 6.6 算法比较
  • 第7章 保险产品推荐
    • 7.1 保险产品推荐的流程
    • 7.2 数据提取
    • 7.3 数据预处理
    • 7.4 构建保险预测模型
    • 7.5 模型评估
  • 第8章 零售商品销售预测
    • 8.1 问题分析
    • 8.2 数据探索
    • 8.3 数据预处理
    • 8.4 建立销售量预测模型
    • 8.5 模型评估
  • 第9章 汽车备件销售预测
    • 9.1 数据理解
    • 9.2 数据分析流程
    • 9.3 聚类分析
  • 第10章 火力发电厂工业蒸汽量预测
    • 10.1 确定业务问题
    • 10.2 数据理解
    • 10.3 工业蒸汽量的预测建模过程
  • 第11章 图片风格转化
    • 11.1 CycleGAN原理
    • 11.2 图片风格转化整体流程
    • 11.3 运行工作流
    • 11.4 算法比较
    • 11.5 使用TensorFlow实现图片风格转化
  • 第12章 人类活动识别
    • 12.1 问题分析
    • 12.2 数据探索
    • 12.3 数据预处理
    • 12.4 模型构建
    • 12.5 模型评估
  • 第13章 GRU算法在基于Session的推荐系统的应用
    • 13.1 问题分析
    • 13.2 数据探索与预处理
    • 13.3 构建GRU模型
    • 13.4 模型评估
  • 第14章 人脸老化预测
    • 14.1 问题分析与数据集简介
    • 14.2 图片编码与GAN设计
    • 14.3 模型实现
    • 14.4 实验分析
  • 第15章 出租车轨迹数据分析
    • 15.1 数据获取
    • 15.2 数据预处理
    • 15.3 数据分析
  • 第16章 城市声音分类
    • 16.1 数据准备与探索
    • 16.2 数据特征提取
    • 16.3 构建城市声音分类模型
    • 16.4 声音分类模型评估
  • 后记 数据分析技能培养
  • 参考文献
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