是纯一的博客

如果 MLlib 中没有你所需要的模型，并且不打算结合更强大的框架（如 TensorFlowOnSpark 或 Horovod），仍然可以使用 Spark 进行分布式训练，但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。

时间序列预测在金融领域中具有重要意义，尤其是在股票价格的预测上。本文以 ARIMA 模型为例，探讨如何基于历史数据对股票涨跌额进行预测，并通过 AIC 和 BIC 指标选择最优参数。

在机器学习和深度学习中，时间序列预测是一项常见且具有挑战性的任务。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，善于处理序列数据与长期依赖问题。因此，许多教程会以 LSTM 为例对股票价格或涨跌进行预测。本篇教程中的模型仅为示例用途，不具备实际预测价值。实际股市预测需要考虑极其复杂的因素，包括宏观经济、市场情绪、政策风险、突发事件等。本教程简化了许多环节，结果仅能作为参考代码与学习对象，并不建议将其用于真实的投资决策。

t-SNE（t-分布邻域嵌入，t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用于高维数据降维和可视化的算法。它通过将高维数据投射到二维或三维空间，使得数据的结构关系在低维空间中得到良好的保留，特别适用于展示数据的局部和全局结构。