LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction-master.rar

ThisisasmalllibrarythatcantrainRestrictedBoltzmannMachines,andalsoDeepBeliefNetworksofstackedRBM's.TrainRBM's:%trainanRBMwithbinaryvisibleunitsand500binaryhiddenmodel=rbmBB(data,500);%visualizethelearnedweightsvisualize(model.W);Doclassification:model=rbmFit(data,500,labels);prediction=rbmPredict(model,testdata);TrainaDeepBeliefNetworkwith500,500,2000architectureforclassification:models=dbnFit(data,[5005002000],labels);prediction=dbnPredict(models,testdata);seeincludedexamplecodeformoreIcanbecontactedonandrej.karpathy@gmail.NOTE:ThiswasaclassprojectthatIworkedonfor1monthandthenabandoneddevelopmentforalmost4yearsago.Pleasedonotsendmespecificquestionsaboutissueswiththecodeorquestionsonhowtodosomething.Ionlyputthiscodeonlineinhopethatitcanbeusefultoothersbutcannotfullysupportit.Ifyouwouldlikepointerstomoreactivelymaintainedimplementations,havealookhere(https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox)ormaybehere(https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials)Sorryandbestofluck!原文：http://code.google.com/p/matrbm/

kaggle比赛数据集：Porto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction_all.zipPorto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction_all.zip

Loan_prediction:在DataHack上做预尝试-AnalyticsVidhya

罗斯曼销售预测注意：我主要使用PLOTLY在此笔记本中可视化我的数据，但可打印的图未显示在github上。
Kaggle竞赛：Rossmann在欧洲7个国家/地区拥有3,000多家药店。
目前，Rossmann商店经理的任务是提前六周预测其每日销售额。
商店的销售受到许多因素的影响，包括促销，竞争，学校和州假日，季节性和地区性。
成千上万的个人经理根据他们的独特情况预测销售额，结果的准确性可能会大相径庭。
我们接受Rossmann的挑战，即要预测整个德国1,115家商店的6周日销售量。
可靠的销售预测使商店经理能够创建有效的员工时间表，从而提高生产力和动力。
通过协助Rossmann创建可靠的预测模型，我们将协助商店经理专注于对他们而言最重要的事情：他们的顾客和他们的团队！目录进口包资料准备2.1加载数据集2.2处理缺失的值2.2.1计算每个数据集中的缺失值2.2.2删

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。