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) ------------------------------

1: 安装python: https://www.cnblogs.com/liyafei/articles/11550979.html 将python.exe加入 全局path 2: 安装库:(不需要了,使用baostock代替了)  3:提示错误:C:\MyFile\SoftWare\python\python.exe: No module named pip,  ModuleNotFoundError: No module named 'pip'  https://blog.csdn.net

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 

接口:stk_limit 描述:获取全市场(包含A/B股和基金)每日涨跌停价格,包括涨停价格,跌停价格等,每个交易日8点40左右更新当日股票涨跌停价格. 限量:单次最多提取4800条记录,可循环调取,总量不限制 积分:用户积600积分可调取,单位分钟有流控,积分越高流量越大,请自行提高积分,具体请参阅本文最下方积分获取办法 注:tushare库下载和初始化教程,请查阅我之前的文章 输入参数 名称      |      类型      |      必选      |      描述 ts_co

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库. 无论利用机器学习算法进行回归.分类或者聚类时,评价指标,即检验机器学习模型效果的定量指标,都是一个不可避免且十分重要的问题.因此,结合scikit-learn主页上的介绍,以及网上大神整理的一些资料,对常用的评价指标及其实现.应用进行简单介绍. 一. scikit-learn安装 网上教程很多,此处不再赘述,具体可以参照:

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py

用python+sklearn机器学习实现天气预报 数据 项目地址 系列教程 勘误表 0.前言 1.爬虫 a.确认要被爬取的网页网址 b.爬虫部分 c.网页内容匹配取出部分 d.写入csv文件格式化 e.封装成类 2.数据预处理 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报数据 数据 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用

用python+sklearn机器学习实现天气预报 准备 项目地址 系列教程 0.流程介绍 1. 环境搭建 a.python b.涉及到的机器学习相关库 sklearn panda seaborn joblib 2.寻找数据来源 3.分析数据源网址规则 4.分析页面规则 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklea

python+sklearn+kaggle机器学习 系列教程 0.kaggle 1. 初级线性回归模型机器学习过程 a. 提取数据 b.数据预处理 c.训练模型 d.根据数据预测 e.验证 今天是1024欸,发个贴拿个勋章 至于为什么1024这个数字很重要,因为1024是2的10次方 系列教程 补了一个系列关于这个的实例教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklearn(机器学习

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/

Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: Se

机器学习入门 (注:无基础可快速入门,想提高准确率还得多下功夫,文中各名词不做过多解释) Python语言.pandas包.sklearn包   建议在Jupyter环境操作 操作步骤 1.pandas包加载给机器学习训练的表格 依照机器学习领域的习惯,我们把特征叫做X,目标叫做y,通常一列数据最后一列作为目标列 2.映射数据列为整型(Python做决策树需要整型或者实数) 3.拆分训练集.测试集 4.sklearn创建训练模型.测试模型准确率等 5.预测结果导出 算法 1.PCA算法2.LDA

数据准备:一组股票历史成交数据(股票代码:601106 中国一重),起止日期:2011-01-04至今,其中变量有“开盘”.“最高”.“最低”.“收盘”.“总手”.“金额”.“涨跌”等 UPDATE FactStock SET [涨跌] = N'涨' UPDATE FactStock SET [涨跌] = N'跌' UPDATE FactStock SET [涨跌] = N'持平' SELECT [涨跌] , COUNT(*) AS Cnt FROM FactStock GROUP BY [涨跌

  在做数据预处理的时候,超额收益率是股票行业里的一个专有名词,指大于无风险投资的收益率,在我国无风险投资收益率即是银行定期存款. pycharm + anaconda3.6开发,涉及到的第三方库有pandas,numpy,matplotlib,skllearn. Python代码的基本功能注释里也写了一些.这三部分代码所实现的功能是读取数据,并对数据进行预处理.我已经把最原始的数据整理好放在了excel表格里,并且将第一个月的全部股票的参数放在一个excel里. #6 print('选择模型'

在上一篇中,我们探讨了自动ARIMA,但是好像表现的还是不够完善,接下来看看先知的力量! 先知(Prophet) 有许多时间序列技术可以用在股票预测数据集上,但是大多数技术在拟合模型之前需要大量的数据预处理.Prophet(先知)由Facebook设计和开发,是一个时间序列预测库,不需要数据预处理,并且非常容易实现.先知的输入是一个带有两列的数据框:日期和目标(ds和y). 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型,这是因为现实中每个预测问题的背景知识,例如数据

最近股市比较火,我7月初上车了,现在已经下了.中间虽然吃了点肉,但下车的时候都亏进去了,最后连点汤都没喝着. 这篇文章我们就用python对股票数据做个简单的分析.数据集是从1999年到2016年上海证券交易所的1095只股票. 共1000个文件. 我们的分析思路大致如下: 每年新发股票数 目前市值最大的公司有哪些 股票一段时间的涨跌幅如何 牛市的时候,个股表现如何 首先导入模块 import pandas as pd import numpy as np import os import se

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f

要求:使用10-fold交叉验证方法实现SVM的对人脸库识别,列出不同核函数参数对识别结果的影响,要求画对比曲线. 使用Python完成,主要参考文献[4],其中遇到不懂的功能函数一个一个的查官方文档和相关资料.其中包含了使用Python画图,遍历文件,读取图片,PCA降维,SVM,交叉验证等知识. 0.数据说明预处理 下载AT&T人脸数据(http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html),解压缩后为40个文件夹

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对