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比赛:
1、阿里天池

2、滴滴算法大赛

比赛最终的前几名都是有着各类大数据比赛丰富经验的,
比如在阿里天池、kaggle等比赛都取得了很好的成绩。

从零开始用人工智能预测股票(三、初步实现)
1)数据归一化:因为历史数据从100多到6000多,数值大小不能体现最近一段时间的涨跌趋势,需要对数据做归一化以减小数值本身大小的影响。
除了比率数据意外,其他所有数据都除以前百日均值做归一化。
git:https://github.com/renmu2017/predictStock

--深度学习RNN实现股票预测实战(附数据、代码)
2)这里做了一次归一化,因为股票在50年的市值是每股19块左右,到了2017年涨到了2600多块,分布很不均匀,于是通过把每天股票close值除以历史股票最高值,将所有数据的定义域限定在0到1之间。接着构建预测集,涉及到两个参数input_size和num_steps,当input_size=3 and num_steps=2时会构建以下数据集。

项目地址:https://github.com/jimenbian/stock-rnn

3、Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片

人脸检测和识别(中文标记)完整项目源代码(基于深度学习+python3.6+dlib+PIL+CNN+(tensorflow、keras)10分钟实现 区分欢乐颂中人物详细图文教程和完整项目代码)
(项目:https://github.com/gbusr/ML/tree/master/facecnn

4、股票数据tushare

时间:2018年8月31日 周五
5、 python做量化交易干货分享

6、Tensorflow实例:利用LSTM预测股票每日最高价(二)

7、一个量化交易策略师的自白

8、机器学习_用树回归方法画股票趋势线:有源码

9、神经网络(LSTM)在股票预测中的具体实现:附keras和tensorflow核心源码讲解)

11、缘分天空之我的机器学习--(二)Tensorflow实例:利用LSTM预测股票每日最高价

12、代码可直接运行:利用LSTM预测股票每日最高价

13机器学习学习笔记--HMM从雅虎拿股票数据分析

14、HMM(隐马尔科夫模型)在股票上的简单应用

15、算法-基于成交量的Adaboost股价涨跌预测模型

16、算法-基于MACD的Adaboost股价涨跌预测模型

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