开个串倒写论文的苦水 
我终于终于终于开始LSTM了
数据少模型表现不好，刚刚还删掉了自己写的很对的代码，找不到了。按照计划我应该在100%，现在重回0% debug
网上的代码是错的 怪不得我的模型预测出来的看着就不对
进入lstm第二部分也是最后一部分，一上手突然发现我的categorical variables 不能当普通的categorical data 那样做one hot encoding。或许有办法，比如把时间（week）也当categorical data，在此基础上create lag features，但查了一个多小时了无果……我得想想。先睡 
最后决定放弃fancy办法和fancy办法可以拥有的大量数据，就用multivariate LSTM。感觉除了preprocessing ，跟我昨天做的没什么区别，试试试试
加了feature以后模型进步了，我的结论也有着落了！ 
打开了同事develope的土法预测模型，比我的模型准确多得多得多了 
不过她有比我更多的features，我只有300多行数据（）
用上了bidirectional LSTM，结果突然好了一些！让我来编胡话解释一下（