Questions tagged «forecasting»

我正在为一个应用程序制作原型，我需要一个语言模型来计算一些生成的句子的困惑度。 我可以随时使用经过训练的python语言模型吗？简单的东西 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 我看过一些框架，但找不到我想要的。我知道我可以使用类似： from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) 这在Brown Corpus上使用了很好的图林概率分布，但是我正在一些大型数据集（例如1b单词数据集）上寻找精心设计的模型。我可以真正相信一般领域的结果（不仅是新闻）

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我刚刚用Keras 建立了LSTM神经网络 import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile data_file_name = "DailyDemand.csv" data_csv = pd.read_csv(data_file_name, delimiter = …

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强化学习可以应用于时间序列预测吗？

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