如何在MATLAB中编写代码进行Machine Learning Stock Market Prediction：运用递归神经网络（RNN）进行机器学习预测

matlab如何敲代码介绍 带我去股票市场预测！ 本文探讨了一种称为递归神经网络（RNN）的机器学习算法，这是一种用于连续数据模式识别的常见深度学习技术。 递归神经网络考虑了数据随时间的变化，通常用于时间序列数据（股票价格，传感器读数等）。 递归神经网络也可以用于视频分析。 您将获得一个包含Google Inc.股票价格的数据集，用于训练模型和预测未来股票价格，如下所示。 为了改进预测，您可以针对同一部门，地区，子公司等更多公司的股票价格数据训练此模型。对网络，新闻和社交媒体的情绪分析在您的预测中也可能会有用。 开源开发人员Sentdex为创建了一个非常有用的工具。 递归神经网络 当我们尝试对机器学习进行建模以使其表现得像大脑时，权重代表了颞叶中的长期记忆。 模式和图像的识别由枕叶完成，其工作原理与卷积神经网络相似。 循环神经网络就像短期记忆一样，可以记住最近的记忆，并且可以创建类似于额叶的上下文。 顶叶负责像Botlzman Machines这样的空间识别。 递归神经网络通过时间将神经元连接到其自身，从而创建一个反馈循环，从而保留了短期和长期记忆意识。 下图描述了描述RNN的传统方法