深度学习NLP课设项目：LSTM时序预测与多元回归

资源摘要信息: 该项目是一个涉及自然语言处理（NLP）和时间序列预测的课程设计项目，其核心技术包括单维和多维长短期记忆网络（LSTM）模型，以及多元线性回归算法。项目代码使用Python语言编写，并包含了详细的项目说明和注释，便于学习和理解。此外，项目还包括了使用Tensorflow 1.14和sklearn算法库的经验，以及在服务器环境腾讯CVM（CentOS7.2）上部署的实践。 知识点详细说明： 1. 自然语言处理（NLP）和时序预测结合使用： - 自然语言处理（NLP）在本项目中主要用于处理文本数据，例如爬取全球酒类前100强的数据。 - 时序预测则是使用LSTM网络来处理和预测时间序列数据，单维和多维LSTM被应用于对不同特征进行建模。 2. LSTM（长短期记忆网络）： - LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），非常适合处理和预测时间序列数据中的重要事件与长期依赖关系。 - 单维LSTM适用于单特征的时间序列预测，而多维LSTM可以同时处理多个特征，提高预测的准确性。 3. 多元线性回归（Multivariate Linear Regression）： - 多元线性回归是统计学中一种预测模型，能够根据多个自变量来预测因变量。 - 在本项目中，多元线性回归可能被用来分析特征与目标变量之间的关系，并对未来的值进行预测。 4. 技术栈和工具： - Tensorflow 1.14是Google开发的一个开源机器学习框架，用于构建和训练各种深度学习模型。 - sklearn是Python中常用的机器学习库，提供了多种学习算法及预处理工具。 - Mysql5.7用于存储和管理数据。 - COS可能指的是腾讯云对象存储服务，用于数据备份和存储。 5. 服务器和Web技术： - 腾讯CVM（CentOS7.2）是腾讯云提供的虚拟主机服务，项目运行在这个云服务器上。 - Servlet和Ajax是Web开发中常用的技术，Servlet用于处理客户端请求，Ajax实现异步数据交换。 - echarts、SVG、ecStat、jQuery、bootstrap等前端技术用于创建丰富的用户界面和动态数据展示效果。 6. 前端用户界面设计： - 标签云、表格、地图、折线图和散点图以及卡片窗口等丰富的前端组件被用于数据展示。 - 拖拽、悬浮事件、左右拖拽等交云功能增强了用户交互体验。 7. 数据处理和分析： - 使用Python脚本来处理和分析数据，例如爬取全球酒类前100强的数据以及制作各省白酒商用量Json文件。 - 数据上传至云端Mysql数据库，并进行了清表操作。 8. 文件结构和使用： - 项目文件结构包括项目说明文档、后台代码目录和代码目录。 - 后台代码（backstage）包含了多个Python脚本文件，用于不同阶段的数据处理和分析。 - 代码目录（code）包含了NLP和时间序列预测的实现文件，以及前端展示文件。 综上所述，该项目是一个综合性的课程设计案例，结合了深度学习、数据处理、前端设计等多个技术领域，适合计算机相关专业的学生、教师及对NLP和时序预测感兴趣的研究人员和开发者学习和使用。