神经网络python源码分享.pdf

【神经网络】是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于学习复杂的数据关系和模式识别。在Python中，神经网络的实现通常依赖于各种库，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。这些库提供了丰富的功能，可以方便地构建、训练和优化神经网络模型。 在上述代码中，虽然没有直接涉及神经网络的构建，但可以看到它是在为神经网络的训练准备数据。代码主要从tushare库获取股票历史数据，并进行预处理，计算出一些关键的金融指标，例如： 1. **数据预处理**：`getData`函数从tushare库获取特定股票的收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量以及5日和20日移动平均线等数据。然后，计算了多个比率（rate1, rate2, rate3）和位置指标（pos1, pos2, pos3），这些比率反映了价格变动和相对位置，可能对股票趋势预测有帮助。同时，还计算了成交量相对于三日平均成交量的比例（amt1, amt2, amt3），这可以反映市场活跃度。 2. **Sigmoid激活函数**：代码中的`1/(1+math.exp(-indextemp*100))`是Sigmoid函数的表达式，常用于神经网络的激活函数，它将连续数值映射到(0,1)区间，有助于解决梯度消失问题，同时使得输出具有概率解释性。 3. **交叉验证**：虽然代码没有直接实现交叉验证，但在描述中提到了这一概念。交叉验证是评估模型性能的重要方法，通过将数据集分割成K个子集，每次用K-1个子集训练模型，剩下的1个子集进行测试，重复K次并平均误差，可以得到更稳定的模型性能评估。 如果要使用这些数据构建神经网络，可能的步骤包括： - 将预处理后的数据转化为适合输入神经网络的格式，例如将结果列表`result`和`result2`组合成一个大的输入-输出数据矩阵。 - 定义神经网络架构，根据任务需求设置输入层、隐藏层和输出层的节点数量，以及选择合适的激活函数。 - 使用训练数据训练模型，可能需要调整超参数，如学习率、批次大小、优化器等。 - 使用交叉验证来评估模型的泛化能力，避免过拟合。 - 对新数据进行预测，以实际应用到股票趋势预测。 在Python中，可以使用Keras库的`model.fit()`和`model.evaluate()`方法实现训练和验证过程。对于金融时间序列数据，LSTM（长短期记忆网络）或者GRU（门控循环单元）这类能处理序列数据的RNN（循环神经网络）模型可能是更好的选择。