python:模拟金融市场走势,并预测

机器学习算法基础第二天 一.特征选择 定义:特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征,特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值,但是选择后的特征维数肯定比选择前小,毕竟我们只选择了其中的一部分特征。 主要方法: ①Filter(过滤式):VarianceThreshold ② Embedded(嵌入式):正则化、决策树 ③ Wrapper(包裹式) sklearn特征选择API: sklearn.feature_selection.VarianceThreshold 输出结果: 删除低方差的目的:因为 阅读详情

参阅:【程序员数学:用Python学透线性代数和微积分】
下载:随书下载=> 源代码文件.zip , 程序员数学 附录.pdf

解压 源代码文件.zip 后访问目录 Math-for-Programmers-master\
点击 Anaconda3:Jupyter Notebook 打开 *.ipynb 文件,可见源代码。

参阅:【程序员数学:用Python学透线性代数和微积分】第1章

编写 chapter01.1.py  如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats
from math import sqrt, log

ys = [30]
xs = range(0,501)
np.random.seed(seed=42)
for delta in np.random.normal(0,1.0, 500):
    ys.append(ys[-1] + delta)
    
plt.plot(ys)
plt.ylabel('Stock Price')
plt.xlabel('Elapsed Time (min)')
plt.savefig('images/1.01.svg')

r = stats.linregress(xs,ys)
line =  [r.slope * x + r.intercept for x in xs]

std = np.std([(y-y0) for y,y0 in zip(ys,line)])

top = [y + std for y in line]
bottom = [y - std for y in line]

plt.plot(xs,ys)
plt.plot(xs,line)
plt.plot(xs,top)
plt.plot(xs,bottom)
plt.ylabel('Stock Price')
plt.xlabel('Elapsed Time (min)')
plt.grid()
plt.show()
#plt.savefig('images/1.02.svg')

先 mkdir images
运行 python chapter01.1.py 

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belldeep
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