结合第二节课的数据再用LSTM实现一次
要求
第二节课我们用全连接神经网络来预测茅台相关指数，但是本质来讲，K线数据是一个典型的序列化数据，肯定用序列模型来处理是最优的。
作业
将第二章的数据，用LSTM模型重新搭建一遍。
提示
- 首先要深刻理解序列数据，什么叫时间步，什么叫data point
- 搭建一个LSTM，可以是多层也可以是单层，可以是双向或者单向
- 理解序列模型的内在特点，进而正确的组织数据
- 每一天的数据可以认为是一个数据点，目标是选取连续的N天来预测第N+1天
【任务题】LSTM模型搭建
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等1人参与
全部作业
因为浏览器本身存在的一个跨域问题 处于安全性的考虑 前端解决跨域问题 的方式有 jsonp, cros等
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提交于 2023-12-12 16:55:08
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