深度学习-基于Keras的Python项目开发实战_国际旅行人数预测_编程案例实例教程.pdf

时间序列的预测问题，在机器学习中也是比较复杂的一类问题。传统的机器学习中不擅长处理这类问题，通常会采用循环神经网络来解决这类问题。在这里先介绍一下如何使用多层感知器来处理时间序列问题，以便与循环神经网络处理时间序列问题进行对比，加深对循环神经网络的理解。这里使用一个经典的数据集——国际旅行旅客人数数据集，来研究分析序列问题。这个数据集包含从 1949 年 1 月到 1960 年 12 月，共 12 年 144 条记录，数据集中的人数以千人为单位。可以免费从 DataMarket 上下载这个数据集，在这里选择下载 CSV 格式的文件，下载地址是 http://data.is/1bKs2mG。