大数据组件，官方版本：CDH5.9.0操作零碎：CentOS7/RHEL7完整系列：cloudera-manager-agent-5.9.0-1.cm590.p0.249.el7.x86_64.rpmcloudera-manager-daemons-5.9.0-1.cm590.p0.249.el7.x86_64.rpmcloudera-manager-server-5.9.0-1.cm590.p0.249.el7.x86_64.rpmcloudera-manager-server-db-2-5.9.0-1.cm590.p0.249.el7.x86_64.rpm
2023/2/23 12:58:57
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压缩包内含：基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告，可以最为数据挖掘的大作业。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
2023/2/23 2:23:41
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深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼方式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；
正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现《深入浅出数据分析》目标知识以外，为读者搭建了走向下一步深入研究的桥梁。
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2023/2/18 13:25:42
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