Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Stock Market Prediction | Time Series Forecasting | Stacked LSTM | Supervised ML | Data Science

  • Data Science Journey
  • 2023-05-29
  • 238
Stock Market Prediction | Time Series Forecasting | Stacked LSTM | Supervised ML | Data Science
  • ok logo

Скачать Stock Market Prediction | Time Series Forecasting | Stacked LSTM | Supervised ML | Data Science бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Stock Market Prediction | Time Series Forecasting | Stacked LSTM | Supervised ML | Data Science или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Stock Market Prediction | Time Series Forecasting | Stacked LSTM | Supervised ML | Data Science бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Stock Market Prediction | Time Series Forecasting | Stacked LSTM | Supervised ML | Data Science

Dear viewers!

I am Roshankumar, a data Science enthusiast. In this data science project, we aim to develop a stock market prediction and forecasting model using stacked LSTM to improve accuracy and overcome the limitations of traditional methods. The dataset, which contained historical stock market data for Tata Global Beverages Limited, provided valuable insights into the price movements and trading volumes of the company's stock.

By leveraging the power of deep learning and the hierarchical structure of stacked LSTM, the developed model successfully captured complex patterns and long-term dependencies present in the stock market data. It accurately predicted future price movements, enabling investors and traders to make informed decisions and optimize their portfolio management strategies.

The project's findings highlighted the effectiveness of stacked LSTM in handling the dynamic and volatile nature of stock market data. By considering historical trends and trading volumes, the model provided valuable insights into the stock's performance, aiding in risk assessment and market timing.

Overall, the project demonstrated the potential of stacked LSTM for stock market prediction and forecasting, contributing to improved decision-making in the dynamic and competitive stock market environment. It opens avenues for further research and advancements in utilizing deep learning techniques to enhance stock market analysis and trading strategies.

Github Link : https://github.com/RoshankumarS14/-LGMVIP-...

I'd love to hear your thoughts and opinions, so please don't hesitate to leave a comment in the video and let me know what you think. Your feedback is always welcome and appreciated! Thanks for tuning in!

#datascience #machinelearning #LSTM #irisdataset #unsupervisedlearning #dataanalysis #datavisualization #pythonprogramming #jupyternotebook #python #pythonprogramming #numpy #pandas #seaborn #matplotlib

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]