小编use*_*030的帖子

我正在尝试从头开始创建最基本的神经网络来预测苹果的股票。以下代码是我迄今为止在查看数据科学教程的帮助下得到的代码。然而，我正在实际输入数据并确保其正确。我会输入股票交易的 pandas 数据框架。这是我对NN的看法。

• 5 个输入节点（开盘、收盘、最高、最低、成交量）*注意 - 这将位于带有日期时间索引的 pandas 数据框中
• AF 对每个输入的权重求和。
• 用于标准化值的 Sigmoid 函数
• 1 个输出（adj close）*不确定我应该使用什么作为实际值

然后该过程是使用反向传播技术向后移动。

import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1.0/(1+ np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
    return x * (1.0 - x)

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, x, y):
        self.input      = x
        self.weights1   = #will work out when i get the correct input
        self.weights2   = #will work out when i get the correct input                
        self.y          = …