机器学习 一、概述 1.什么是机器学习？ 人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。 机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可以通过P得以表现，如果随着T的增加，借助P来表现的E也可以同步增进，则称这样的程序为机器学习系统。 自我完善、自我修正、自我增强。 2.为什么需要机器学习？ 1)简化或者替代人工方式的模式识别，易于系统的开发维护和升级换代。 2)对于那些算法过于复杂，或者没有明确解法的问题，机器学习系统具有得天独厚的优势。 3)借鉴机器学习的过程，反向推理出隐藏在业务数据背后的规则——数据挖掘。 3.机器学习的类型 1)有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习 2)批量学习和增量学习 3)基于实例的学习和基于模型的学习 4.机器学习的流程 数据采集 数据清洗 数据 ----------------------- 数据预处理 选择模型 训练模型 验证模型 机器学习 ----------------------- 使用模型 业务 维护和升级

1）可以直接使用docker直接本地部署运行，整个项目在docker hub上压缩后200MB，本地占用500MB磁盘空间。 2）使用Docker解决了Python库安装问题，使用Mariadb（MySQL）存储数据。借助akshare抓取数据。 3）使用cron做定时任务，每天进行数据抓取计算，每天18点开始进行数据计算，计算当日数据，使用300天数据进行计算，大约需要15分钟计算完毕。 4）股票数据接口防止被封，按天进行数据缓存，储存最近3天数据，每天定时清除，同时使用read_pickle to_pickle 的gzip压缩模式存储。 5）使用tornado开发web系统，支持每日股票数据-东财，龙虎榜-个股上榜-新浪，数据中心-大宗交易行情等。 6）数据展示系统，是通用数据展示系统，配置字典模板之后，页面自动加载数据，并完成数据展示，后续自己开发的指标数据可以加入进去。 7）增加曲线数据分析，在查看股票中，可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息，点击指标之后使用Bokeh将多达 17 个指标的数据绘图，进行图表展示。 8) 2.0 最大的更新在于替换tushare库（因部分库不

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

思路步骤： 1. 定义一个打开微信的函数openWechat(); 2. 定义一个查询联系人的函数chatWho()，参数为name; 3. 定义一个提交信息的函数sentMsg(); 4. 定义一个getStock()函数查今日股票情况，通过字典层层索引，找到股票名称、变化率，分别添加到列表stock_name、stock_change_ratio，并返回; 5. 遍历列表stock_name、stock_change_ratio，向联系人"曹叔"逐条发送f"{股票名称}今日变化率为{变化率}" import pyautogui import pyperclip import time import requests import json

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GDAL下载版本为3.4.3，含有python3.9两个版本的安装包。安装适合自己需求可以访问链接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#python-ldap下载对应安装包；

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