基於深度學習的股票市場預測

Ⅰ 基於深度學習圖像分類演算法有哪些

基於深度學習圖像分類演算法我看看能不能幫你.

Ⅱ 深度學習做股票預測靠譜嗎

之前，利用DBN去做股票市場的收益預測，輸入變數是市場行情數據，財務報表數據和一些技術因子，效果僅僅勉強跑贏hs300. 當時希望利用DBN，像處理圖片一樣，可以detect complex and nonlinear relationship between this variables，但是結果並不滿意，甚至同樣輸入了，RF，GBDT都跑到了不錯。現在感覺主要問題還是因為這些原始變數的雜訊大，另外還有就是正則化並沒有做好。
Data pre－processing 非常的重要。
之前研究過Barra 因子，裡面的每一個因子，雖然在生成上並沒有什麼技巧，剔除outlier，歸一化，線性回歸，正交化。基本上都是這些運算元。但是每一個都有一些logic。回看一些股票多因子的Fama French,1992,1993 的研究框架，更是感覺做金融計量的人和做機器學習的人思維的不同，做金融計量的人在數據分析上預處理很多，邏輯比較嚴密，並且logic大於統計技巧。我想如果在股票量化策略上，借鑒這種金融計量的思想，對於機器學習的技巧取得成功是必不可少的。

結論就是不可以

Ⅲ 基於深度學習的圖像質量評估怎麼入門

有具體的要求那些嗎？

Ⅳ 基於深度學習的圖像檢索系統需要用到哪些技術

如果真的想學習基於深度學習的圖像檢索系統，那麼必須要學習好：計算機軟體專業！而且了，像：數據結構、計算機操作系統、以及：各種數學課程必須要精通掌握好（例如：高等數學、概率統計、離散數學等），只有熟練掌握了各種數學知識，才能夠在開發各種圖像檢索系統（或者是例如：語音識別系統、人臉識別系統等）中建立起合適的數學模型，然後才能夠使用正確的程序設計語言按照正確的數學模型進行編程實現其功能。

Ⅳ 基於深度學習的缺失數據估計。MATLAB.有償！畢設求助攻

咕局外驢浩暴力行動潭

Ⅵ 業界現在有哪些比較成熟的基於深度學習的應用

深度學習，按個人的理解主要就是多層神經網路。而多層神經網路目前效果比較好的是卷積神經網路，目前在圖像和音頻信號上效果比較好，而在自然語言處理上效果沒有顯示出來。

深度學習從統計學的角度來說,就是在預測數據的分布，從數據中學得一個模型然後再通過這個模型去預測新的數據，這一點就要求測試數據和訓練數據必須是同分布。

深度學習，它是在一定的學習量的積累基礎之上的質的飛越，就是學習能力的質變和新實現。度學習的前提在於大數據技術的成熟和支撐。同時，深度學習是一種經驗的連接和運用。它是人類的經驗和智慧在機器中的再生和活化。