金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用）
金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用） 1.使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌-CNN（卷积神经网络） 使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌 数据介绍 open 开盘价；close 收盘价；high 最高价 low 最低价；volume 交易量；label 涨/跌 训练规模 特...
8月3日云栖精选夜读：LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型
本文提出了基于词汇语义特征的跳跃卷积模型LSF-SCNN，通过引入三种优化策略：词汇语义特征LSF、跳跃卷积SC和K-Max均值采样KMA分别在词语、短语、句子粒度抽取更加丰富的语义特征，从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型，并广泛的适用于问答系统QA、释义识别PI和文本蕴含TE等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。 热点热议 LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度.....
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