注册了博客园一晃有3个月了,同时接触机器学习也断断续续的算是有1个月了.今天就用机器学习神器sklearn包的相关内容作为我的开篇文章吧. 本文将对sklearn包中的数据集做一个系统介绍,并简单说一下它们的使用. 道行尚浅,如正文描述有误还望小伙伴不吝赐教,不胜感激,即刻进入正文. 首先,一般机器学习的建模步骤是:数据收集 -> 特征工程 -> 模型选择 -> 模型训练 -> 模型评估 -> 超参数调整 -> 模型预测 -> 模型保存 由此可见,拥有大量优质的数

决策树方法的简单调用记录一下 clf=tree.DecisionTreeClassifier() dataMat=[];labelMat=[] dataPath='D:/machinelearning data/machinelearninginaction/Ch05/testSet.txt' fr = open(dataPath) for line in fr.readlines(): # readilnes()将文件内容存在列表里 lineArr = line.strip().split()

作为Python中经典的机器学习模块,sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集,本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍: datasets中的数据集分为很多种,本文介绍几类常用的数据集生成方法,本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网: http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 中找到对应

sklearn.datasets模块主要提供了一些导入.在线下载及本地生成数据集的方法,可以通过dir或help命令查看,我们会发现主要有三种形式:load_<dataset_name>.fetch_<dataset_name>及make_<dataset_name>的方法 ① datasets.load_<dataset_name>:sklearn包自带的小数据集 In [2]: datasets.load_*? datasets.load_boston#

matplotlib有一个finance子模块提供了一个获取雅虎股票数据的api接口:quotes_historical_yahoo_ochl 感觉非常好用! 示例一 获取数据并作折线图 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl from matplotlib.dates import YearLocator, MonthLocator, DateForm

make_classification创建用于分类的数据集,官方文档 例子: ### 创建模型 def create_model(): # 生成数据 from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=10000, # 样本个数 n_features=25, # 特征个数 n_informative=3, # 有效特征个数 n_redundant=2, # 冗余特征个数(有效特

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 

获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一.鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路. 本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据.程序主要分为三个部分:网页源码的获取.所需内容的提取.所得结果的整理. 一.网页源码的获取 很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手.只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码. import urllib.request url='http://quote.stockstar

TuShare是个获取股票数据的模块包,我们进行分析,需要将股票数据保存到本地,避免每次都从网上获取,由于本机装有ORCALE,以ORACLE为例介绍如何保存股票数据到本地. 一.大致思路:我们先获取沪深的所有股票信息,保存到数据库中,主要使用的是dataframe的to_sql函数. to_sql(self, name, con, flavor='sqlite', schema=None, if_exists='fail',               index=True, index_la

quantmod 包默认是访问 yahoo finance 的数据,其中包括上证和深证的股票数据,还有港股数据. 上证代码是 ss,深证代码是 sz,港股代码是 hk 例如苏宁云商 setSymbolLookup(SNYS=list(name='002024.sz',src='yahoo')) getSymbols("SNYS") chartSeries(SNYS) 获取上证指数 getSymbols("^SSEC") chartSeries(SSEC, up.co

免费股票数据API接口提供沪深.香港.美国股市信息. 1.沪深股市 2.香港股市 3.美国股市 4.香港股市列表 5.美国股市列表 6.深圳股市列表 7.沪股列表 API文档:https://www.juhe.cn/docs/api/id/21,申请获取APPKEY即可调用. 示例代码 PHP股票数据示例 Python股票数据接口调用示例 C#股票数据接口调用示例 Go股票数据接口调用示例 JAVA股票数据接口调用示例

R中好几个Pkg都提供了股票数据的在线下载方法,如果非得在其中找出一个最好的,那么quantmod当之无愧!举一个例子,譬如下载沪市大盘数据,代码可以是: library(quantmod)SSE <- getSymbols("000001.SS",auto.assign=FALSE)head(SSE) 或者: library(quantmod)setSymbolLookup(SSE=list(name="000001.SS", src="yahoo

从去年的11月开始,中国的股市就一直大涨,不知道这次能持续多长时间. 为了获得股票数据,我用matlab试了网上的一些方法,总是失败,所以就改用mathematica,一行代码就可以了. DateListPlot[FinancialData["ss:600066", {2015, 1, 1}], Joined -> True,Filling -> Bottom] 这里ss代表沪市,sz代表深市. 600066是宇通客车的股票代码,作为宇通家属,选择宇通客车当例子也是理所应当

腾迅股票数据接口 http/javascript 分类: Finance Perl2012-12-21 23:48 31132人阅读 评论(3) 收藏 举报 之前使用了新浪的股票数据,由于新浪http/javascript缺少一些数据,用chrome自带的开发工具监视腾迅财经HTTP信息,得到以下获取股票数据的方法. 以五粮液为例,要获取最新行情,访问数据接口: http://qt.gtimg.cn/q=sz000858 返回数据: v_sz000858="51~五 粮 液~000858~27.

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最近在给公司做一个报表展示,然后领导要求上面加上一些股票的实时数据展示. 一开始同事给我一个聚合数据的网址,说从这上面可以获取到.我一看,哟呵,API接口什么的都提供好了,确实方便.然后想用的时候才发现,首先要注册,然后根据使用量还要开会员什么的,还有一些审核的过程,一下子就感觉好麻烦了! 后来有别的同事说新浪上也有实时的股票数据,也有接口.我查了下,正好合适. 上代码之前首先感谢下博客园一位前辈提供的经验,他的博客里对新浪股票数据接口做了个比较详细的说明. http://www.cnblogs

前一篇提到了与股票数据相关的可能几种数据情况,本篇接着上篇,介绍一下多个网页的数据爬取.目标抓取平安银行(000001)从1989年~2017年的全部财务数据. 数据源分析 地址分析 http://money.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vFD_FinancialGuideLine/stockid/000001/ctrl/2017/displaytype/4.phtml 在浏览器(PC上)中打开这个地址,就可以看到下图显示的财务数据.这个地址是一个通用格式:(

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

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该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第3部分.在本教程中,我们将使用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化.我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareader.