机器学习是一种人工智能 (AI) 应用程序，它允许设备从他们的经验中学习并改进自己，而无需编码。例如，当您在任何网站上购物时，它会显示类似的搜索，例如这也被购买者注意到。


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股市究竟是什么？

股票交易是一个公开市场，您可以在其中买卖上市公司的股份。股票，通常称为价值，是公司的所有权股份。股票交易作为经纪人进行，处理要约的购买和要约。

证券交易所的重要性是什么？

金融交易是经济状况的主要标志。
众所周知，客户将资源投入到具有巨大发展潜力的公司中。
股票交易帮助组织筹集资金。
它支持个人财富的时代。
股价预测

利用机器学习的股票价格预测可帮助您找到交易中交换的组织股票和其他货币资源的未来价值。预测库存成本的整个想法是获得关键收益。预测金融交易所的表现是一项艰巨的任务。有不同的组成部分与期望相关，如身体和心理变量、明智和不合理的行为等。这些组成部分的负载结合在一起，使共享成本变得动态和不可预测。这使得高精度地预测库存成本变得真正具有挑战性。

看到长短期记忆网络

在这里，您将利用长短期记忆网络 (LSTM) 来构建模型，以预测 Google 的库存成本。

LTSM 是一种用于学习远程条件的循环神经网络。它通常用于准备和预测时间序列信息。

长短期记忆体

从顶部的图片中，您可以看到 LSTM 具有链状结构。一般 RNN 有一个单独的神经组织层。再一次，LSTM 有四个关联层，传输异常。

LSTM 采用三风险措施。

LSTM 的初始阶段是选择在特定时间步中从单元格中排除哪些数据。它是在 sigmoid 容量的帮助下选择的。
后续层有两个容量。第一个是sigmoid容量，第二个是t工作。sigmoid 容量选择允许通过的值（0 或 1）。这项工作对通过的质量给予权重，从 - 1 到 1 选择它们的重要性程度。
第三步是选择最后的产量。首先，您需要运行一个 sigmoid 层来计算出细胞状态的哪些部分达到了产量。然后，此时，您应该将单元状态通过将质量推到 - 1 和 1 之间的能力，并通过 sigmoid 入口通道的产量来复制它。
使用 LSTM 预测谷歌股票价格

通过导入关键库和向 LSTM 添加不同的层来构建模型。
拟合模型。
删除 2017 年 1 月的实际股票价格。
设置模型的输入。
预计 2017 年 1 月的股票成本值。
绘制谷歌股票的实际价格和预测价格。
导入库。
增加训练数据集的负担。
利用公开股票价格列来训练您的模型。
规范化数据集。
制作 x_Train 和 y_train 数据结构。
重塑数据。
谷歌准备信息有 2012 年 1 月 3 日至 2016 年 12 月 30 日的数据。有五个部分。开盘部分告诉股票在特定日期开市时开始交易的成本。收盘部分暗示股票交易在下午关闭市场时单一股票的成本。高部分描绘了在一段时间内交换股票的最高成本。低段表示该期间的最低成本。交易量是一个时间范围内交易行为的总和。

如您所见，该模型可以专心地预测真实库存成本的模式。

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