45、利用机器学习与人工智能进行股票预测和微生物检测

利用机器学习与人工智能进行股票预测和微生物检测

1. 长短期记忆网络（LSTM）用于股票预测

1.1 LSTM简介

LSTM网络非常适合处理深度学习问题，如分类和基于时间序列数据的预测。其输出门控制着单元内输入用于评估输出的程度。与传统的循环神经网络（RNN）相比，LSTM解决了长时滞后问题，通过其单元内的恒定误差反向传播单元，能够处理序列数据并学习长期依赖关系。传统RNN存在记忆衰退和梯度爆炸问题，而LSTM引入了输入门、遗忘门和输出门，在研究中取得了比其他神经网络更好的结果。

1.2 股票预测算法步骤

以下是利用LSTM进行股票预测的详细步骤：
1. 开始 ：启动预测流程。
2. 输入数据 ：导入历史股票价格数据。
3. 数据分割 ：将数据集按9:1的比例分割为训练数据和测试数据，即90%用于训练，10%用于测试。
4. 数据归一化 ：将训练集和测试集归一化到(0, 1)范围内。
5. 模型构建 ：
- 使用TensorFlow库设置LSTM模型的参数。
- 确定堆叠的LSTM层数。
- 确定每层的神经元数量，并在最后添加一个具有一个神经元的密集（输出）层。
- 使用ReLu激活函数，其公式为$f (x) = max(0, x)$，当输入为负时将其转换为0，只传递正值。
- 设置每层的dropout值，在训练阶段忽略一组神经元，以减少过拟合。
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