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文档简介

内容提要ATM机模拟实战二手房数据爬取与可视化实战基于LSTM的新冠疫情预测实战（1）需求分析新冠对人们的生活、工作带来了影响，虽然防疫措施已经呈现开放的政策，但远未结束，通过对COVID-19.csv中的数据的分析并提取特征，采用循环神经网络中的LSTM（长短时记忆网络模型）对新冠疫情进行预测，预测后期的新冠的死亡人数趋势。基于LSTM的新冠疫情预测实战（2）实现过程本项目需要安装paddle(百度飞桨)第三方库，安装方法如下：首先在百度飞桨官网选择安装方式，百度飞桨官网地址为：/选择飞桨版本，操作系统，安装方式，计算平台。选择完后复制安装信息。基于LSTM的新冠疫情预测实战将安装信息复制到AnacondaPrompt中，具体如下：等待安装完成。本项目还需要载入新冠数据集COVID-19.csv，可在本书提供的资源包中找到。将数据集文件上传到后Home目录中即可。基于LSTM的新冠疫情预测实战具体代码实现详见实操基于LSTM的新冠疫情预测实战主要完成了基于LSTM的新冠疫情预测实战，该项目是人工智能课程的一

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