李宸

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综合评分 33

方向：人工智能-机器学习与深度学习

北京市

100元/8h

1年经验

求职意愿：接单·(30天前更新)

个人简介

科班出身，有自己的小型工具包

技能

核心技能： Python

其他技能： Weka、PyTorch、Ray

交流语言：普通话（母语水平）、英语（无需工具可书面交流）

行业经验：大数据、人工智能

项目案例

基于lstm神经网络的金融时序分析系统-金融时序分析系统

具有多种策略功能生成预测曲线，包括lstm、线性回归、机器学习等方法对股票原始特征进行多重数据分解，旨在获得股票最有时序特征的分量片段使用者可以对依据预测曲线对股票进行回测，大部分预测效果中胜率优于60％使用者在程序中的操作只需选取股票代码+股票的范围就能获得数据源,并逐个选项卡按默认配置处理即可得到预测曲线，在程序中再根据预测曲线与股票原始曲线进行对比即可进行股票回测，分析股票价值

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