在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

这是机器学习系列的第一篇文章. 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势.请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手.下面按逐步介绍如何进行实践. 准备数据 本文使用的数据来自www.quandl.com网站.使用Python相应的quandl库就可以通过简单的几行代码获取到我们想要的数据.本文使用的是其中的免费数据.利用下面代码就可以拿到数据: import quandl df = quandl.get('WIKI/GOOGL') 其中WIKI/GOO

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

    互联网上面有很多的免费webService服务,我们可以调用这些免费的WebService服务,将一些其他网站的内容信息集成到我们的Web应用中显示,下面就以获取股票数据和天气预报为例进行学习. 这是一些WebService免费服务接口,供大家学习参考:http://blog.csdn.net/jingqia/article/details/17398673 有了之前的基础,学习起来难度就变得没那么高了! 一. 调用免费的web service获取股票信息 1.找到股票的服务网址:htt

在本节中将通过一个预测房屋价格的实例来讲解利用线性回归预测房屋价格,以及在tensorflow中如何实现 Tensorflow 线性回归预测房价实例 1.1. 准备工作 1.2. 归一化数据 1.3. 用随机的值填充a,b并计算误差,误差采用上文所使用SSE(和方差) 1.4. 计算误差梯度 1.5. 调整参数直到SSE参数最小 1.6. 概念 1.6.1. 简单线性回归 1.6.2. 梯度下降 梯度 步长 1.1. 准备工作 从网上得到的数据可以看到房屋价格与房屋尺寸的一个对比关系,如下图:

最近翻阅资料,找到 chart.DataManipulator.FinancialFormula()公式的使用,打开另一扇未曾了解的窗,供大家分享一下. 一 DataManipulator类 运行时,执行数据操作.此类是通过chart中DataManipulator属性对外公开的. 在C#中的继承关系如下: System.Object System.Web.UI.DataVisualization.Charting.DataFormula System.Web.UI.DataVisualizat

导入模块 import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 导入数据 appl = pd.read_csv("./AAPL.csv")appl.tail() 显示各字段的数据类型 appl.dtypes 绘制开盘时的股票走势图 将时间data设置成为索引,让走势图的很坐标以时间啊顺序显示 app

最近学习Spark Streaming,不知道是不是我搜索的姿势不对,总找不到具体的.完整的例子,一怒之下就决定自己写一个出来.下面以预测股票走势为例,总结了用Spark Streaming开发的具体步骤以及方法. 一.数据源. 既然预测股票走势,当然要从网上找一下股票数据的接口,具体可以参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_540f22560100ba2k.html.http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/

一.作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1)CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2)每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3)每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项. 用excel打开,繁体字会出现

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets, linear_model,discriminant_analysis def load_data()

一.简单的多元线性回归: data.txt ,230.1,37.8,69.2,22.1 ,44.5,39.3,45.1,10.4 ,17.2,45.9,69.3,9.3 ,151.5,41.3,58.5,18.5 ,180.8,10.8,58.4,12.9 ,,7.2 ,57.5,32.8,23.5,11.8 ,120.2,19.6,11.6,13.2 ,,4.8 ,199.8,2.6,21.2,10.6 ,66.1,5.8,24.2,8.6 ,,,17.4 ,23.8,35.1,65.9,9.

上一篇博客中,已经对股票预测的例子做了简单的讲解,下面对其中的几个关键的技术点再作一些总结. 1.updateStateByKey 由于在1.6版本中有一个替代函数,据说效率比较高,所以作者就顺便研究了一下该函数的用法. def mapWithState[StateType, MappedType](spec :StateSpec[K, V, StateType, MappedType]) : MapWithStateDStream[K, V, StateType, MappedType] =

一.二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, Python代码如下: #-*- coding: UTF- -*- import random import numpy as np import mat

代码: import tensorflow as tf import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt DATA_FILE = 'fire_theft.xls' # 1.read from data file book=xlrd.open_workbook(DATA_FILE,encoding_override="utf-8") sheet=book.sheet_by_index(0) data=np.asa

作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1):CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2):每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3):每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项: (4):数据集https:/

最近我出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中用股票范例讲述Python爬虫.数据分析和机器学习的技术,大家看了我的书,不仅能很快用比较热门的案例学好Python,更能了解些股票知识,不至于一入市就拍脑袋买卖. 在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势. 1 

前言在之前的一篇博客机器学习中的数学(7)——PCA的数学原理中深入讲解了,PCA的数学原理.谈到PCA就不得不谈LDA,他们就像是一对孪生兄弟,总是被人们放在一起学习,比较.这这篇博客中我们就来谈谈LDA模型.由于水平有限,积累还不够,有不足之处还望指点.下面就进入正题吧. 为什么要用LDA前面的博客提到PCA是常用的有效的数据降维的方法,与之相同的是LDA也是一种将数据降维的方法.PCA已经是一种表现很好的数据降维的方法,那为什么还要有LDA呢?下面我们就来回答这个问题? PCA是一种无监督

9. Clustering Content 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm 9.3 Optimization objective 9.4 Random Initialization 9.5 Choosing the Number of Clusters 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 我们已

一.作业说明 给定训练集spam_train.csv,要求根据每个ID各种属性值来判断该ID对应角色是Winner还是Losser(0.1分类). 训练集介绍: (1)CSV文件,大小为4000行X59列; (2)4000行数据对应着4000个角色,ID编号从1到4001; (3)59列数据中, 第一列为角色ID,最后一列为分类结果,即label(0.1两种),中间的57列为角色对应的57种属性值. 二.思路分析及实现 2.1 思路分析 这是一个典型的二分类问题,结合课上所学内容,决定采用Log

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训