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前言
预测是通过基于来自过去和当前状态的信息来对将要发生的事情做出声明。
每个人每天都以不同程度的成功解决预测问题。例如，需要预测天气，收获，能源消耗，外汇（外汇）货币对或股票，地震和许多其他东西的变动。...
预测分析
通过分类，深度学习能够在例如图像中的像素和人的名称之间建立相关性。你可以称之为静态预测。出于同样的原因，暴露于足够的正确数据，深度学习能够建立当前事件和未来事件之间的相关性。从某种意义上说，未来的事件就像标签一样。深度学习并不一定关心时间，或者事情尚未发生。给定时间序列，深度学习可以读取一串数字并预测下一个最可能发生的数字。
数据样例：
2011001;3;9;20;24;26;32;10
2011002;6;8;12;17;28;33;5
2011003;13;14;21;22;23;27;4
2011004;4;6;8;10;13;26;5
2011005;6;9;12;14;20;22;13
2011006;1;3;5;13;16;18;5
2011007;1;9;17;24;26;31;5
2011008;10;12;13;17;24;31;15
2011009;17;18;23;24;25;26;4
2011010;1;4;5;9;15;19;13
2011011;1;12;18;19;21;24;10
2011012;7;8;11;13;15;26;13
2011013;1;3;13;16;21;22;8
2011014;5;7;10;11;23;26;1
截屏
import randomfor x in range(0,6):#NUM_OF_RED=6choice_num_red=random.choice( redBalls )
print( choice_num_red )
redBalls.remove(choice_num_red)for y in range(0,1):#NUM_OF_BLUE=1choice_num_blue=random.choice( blueBalls )
print( choice_num_blue )
#scipy test code#matplotlib test
print(pylab.plot(abs(b)))
#show()
#frommatplotlib.mlab import normpdf
#import matplotlib.numerixasnx
#import pylabasp
#
#x= nx.arange(-4, 4, 0.01)
#y= normpdf(x, 0, 1) # unit normal
#p.plot(x,y, color='red', lw=2)
#p.show()
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