EX.中科曙光大学人工智能系列课程配套实验手册-深度学习课程-实验1-标普500股票价格大盘回归1

深度学习课程-实验1-标普500股票价格大盘回归 本实验是深度学习课程中的一个重要组成部分，旨在熟悉深度学习模型的构建过程和训练流程。通过本实验，学生将掌握深度学习的基本套路，了解如何加载csv文件中的数据、查看数据整体情况、对数据进行处理、构建网络、分批训练等。 一、实验目的 本实验的目的是熟悉深度学习模型构建过程和训练流程，并掌握深度学习的基本套路。 二、实验准备 本实验需要具备以下基础知识和技能： * Python 基础 * Tensorflow 基础 * 科学计算包基础（pandas、numpy） 三、实验步骤 ### 1. 打开 Jupyter 新建 Python3 文件 在 Jupyter 中新建一个 Python3 文件，并将标普 500 数据上传至同级目录。 ### 2. 导入必要模块 导入 pandas、numpy、tensorflow、matplotlib.pyplot 和 sklearn.preprocessing 等模块。 ### 3. 加载训练数据 使用 pandas 读取 csv 文件中的数据，并查看数据的整体情况，包括最大值、最小值、均值等。 ### 4. 查看数据概况 查看数据的整体情况，包括行数、列数、大小、字段的类型等。 ### 5. 查看大盘指数的变化趋势 使用 matplotlib.pyplot 画出大盘指数的变化趋势图。 ### 6. 处理数据 删除时间戳列，分割数据为训练集和测试集，并进行归一化处理。 ### 7. 定义输入和输出 将训练数据分出输入和输出，并将测试数据分为输入和输出。 ### 8. 构建网络 定义输入层、隐层和输出层，并使用 TensorFlow 构建神经网络。 ### 9. 训练网络 使用 TensorFlow 训练神经网络，并将损失函数设置为平均平方误差。 ### 10. 评估模型 使用测试集评估模型的性能，并将损失函数设置为平均平方误差。 四、实验要求 本实验的要求是预测数据上的损失小于 0.2。 五、结论 通过本实验，学生将掌握深度学习模型构建过程和训练流程，并掌握深度学习的基本套路。本实验对学生的 Python 基础、TensorFlow 基础和科学计算包基础进行了考察，并要求学生具备一定的编程能力和数据分析能力。