(二十)人工智能应用--深度学习原理与实战--LSTM时间序列预测：微软股票价格走势分析

股票价格是典型的序列数据，具有明显的时间特征——今天的价格与昨天、前天的价格密切相关。循环神经网络（特别是LSTM）在序列数据预测任务中具有天然优势，因为它具备记忆功能，能够利用历史信息预测未来走势。

本文将使用LSTM（长短期记忆网络） 建立微软公司（Microsoft）股票收盘价格的预测模型，并对比预测结果与实际价格走势的吻合程度。

一、任务描述

1.1 数据集说明

我们使用从雅虎财经下载的微软公司（MSFT）历史股价数据：

1.2 数据字段