网站开发工程师题,网站 源码 下载,嘉兴网站推广优化公司,温州市城市建设学校网站目前#xff0c;人工智能的应用日渐广泛。而作为人工智能核心的机器学习#xff0c;是一门多领域的交叉学科#xff0c;专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法#xff0c;以获取新的知识或技能#xff0c;重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。简单来说人工智能的应用日渐广泛。而作为人工智能核心的机器学习是一门多领域的交叉学科专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法以获取新的知识或技能重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。简单来说机器学习就是优化数学方程式的过程。但在实际生活中机器学习已经在金融、科研等领域蓬勃发展。举个例子运用爬虫技术来获取东方财富网的股票信息。首先明确需要获取的信息总市值、净资产、净利润、市盈率、市净率、毛利率、净利率 ROE根据目标准备以下材料东方财富网址http://quote.eastmoney.com/stocklist.html环境python2.7/python3.6需要安装BeautifulSoup包、requests包、lxml包进入我们事先准备的东方财富网站先爬取股票汇总页面如下图所示直看得眼花缭乱接着进入每只股票的详情页爬取每只股票的具体信息以下图两家为例那我们是如何获取到想要的数据的呢来瞧瞧撬动这个冰山一角的代码#codingutf-8import requests,re,json,time,osimport heapq from bs4 import BeautifulSoup class GPINFO(object): docstring for GPINFO def __init__(self): self.Url http://quote.eastmoney.com/stocklist.html self.BaseData [] self.Date time.strftime(%Y%m%d) self.Record basedataself.Date if os.path.exists(self.Record): print (record exist...) self.BaseData self.get_base_data_from_record() else: print (fuck-get data again...) self.get_data() #将数据写入到记录文件 def write_record(self,text): with open(self.Record,ab) as f: f.write((text\n).encode(utf-8)) #从记录文件从读取数据 def get_base_data_from_record(self): ll [] with open(self.Record,rb) as f: json_l f.readlines() for j in json_l: ll.append(json.loads(j.decode(utf-8))) return ll #爬虫获取数据 def get_data(self): #请求数据 orihtml requests.get(self.Url).content #创建 beautifulsoup 对象 soup BeautifulSoup(orihtml,lxml) #采集每一个股票的信息 count 0 for a in soup.find(div,class_quotebody).find_all(a,{target:_blank}): record_d {} #代号 num a.get_text().split(()[1].strip()) #获取股票代号 if not (num.startswith(00) or num.startswith(60)):continue #只需要6*/0* 只要以00或60开头的股票代号 record_d[num]num #名称 name a.get_text().split(()[0] #获取股票名称 record_d[name]name #详情页 detail_url a[href] record_d[detail_url]detail_url cwzburl detail_url #发送请求 try: cwzbhtml requests.get(cwzburl,timeout30).content #爬取股票详情页 except Exception as e: print (perhaps timeout:,e) continue #创建soup对象 cwzbsoup BeautifulSoup(cwzbhtml,lxml) #财务指标列表 [浦发银行总市值 净资产 净利润 市盈率 市净率 毛利率 净利率 ROE] roe:净资产收益率 try: cwzb_list cwzbsoup.find(div,class_cwzb).tbody.tr.get_text().split() #获取class为cwzb的div下第一个tbody下第一个tr获取内部文本并使用空格分割 except Exception as e: print (error:,e) continue #去除退市股票 if - not in cwzb_list: record_d[data]cwzb_list #将数据加入到字典中 self.BaseData.append(record_d) #将字典加入到总数据总 self.write_record(json.dumps(record_d)) #将字典类型转化为字符串写入文本 countcount1 print (len(self.BaseData)) def main(): test GPINFO() result test.BaseData #[浦发银行总市值 净资产 净利润 市盈率 市净率 毛利率 净利率 ROE] roe:净资产收益率] top_10 heapq.nlargest(10,result,keylambda r:float(r[data][7].strip(%))) #获取前10名利率最高者的数据 for item in top_10: for key in item[data]: print(key), print(\n)#打印字符串时使用print str.encode(utf8);#打印中文列表时使用循环 for key in listprint key #打印中文字典时可以使用循环也可以使用json# import json# print json.dumps(dict, encodingUTF-8, ensure_asciiFalse) if __name__ __main__: main()除此之外机器学习还可以通过文字信息进行文本分析搭建回测系统开发交易平台等等。既然机器学习如此牛逼那如何追赶这股技术潮流呢现超级数学建模携手唐老师以Python为基础为大家精心准备《Python机器学习》系列课程。唐老师将系统讲解Python的基础知识、常用的工具包和算法以及四个主流的Python库并借助真实案例带领大家进行项目实战全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。相信每天都能感受到能力的提升《Python机器学习》系列课程介绍基础篇共131学时课程大纲《Python机器学习实战课程》¥398第一章 AI时代人工智能入学指南免费试学第二章 Python快速入门免费试学第三章 Python工具科学计算库Numpy第四章 Python工具数据分析处理库Pandas第五章 Python工具可视化库Matplotlib第六章 算法线性回归算法第七章 算法梯度下降原理第八章 算法逻辑回归算法第九章 案例Python实现逻辑回归与梯度下降第十章 案例使用Python分析科比生涯数据第十一章 案例信用卡欺诈检测第十二章 算法决策树第十三章 决策树Sklearn实例第十四章 算法随机森林与集成算法第十五章 案例Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测第十六章 算法线性支持向量机第十七章 非线性支持向量机第十八章 支持向量调参实战第十九章 计算机视觉挑战第二十章 神经网络必备基础知识点第二十一章 最优化与反向传播第二十二章 神经网络整体架构 第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 第二十四章 Tensorflow框架 第二十五章 Mnist手写字体识别 第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解 第二十七章 聚类与集成算法 第二十八章 机器学习业务流程 长按识别二维码即可报名学习进阶篇共113学时课程大纲《Python机器学习实战——进阶课程》¥398第一章Seaborn可视化库免费试学第二章降维算法-线性判别分析第三章Python实现线性判别分析第四章PCA主成分分析第五章Python实现PCA主成分分析第六章EM算法第七章GMM聚类实践第八章Xboost算法第九章推荐系统第十章推荐系统实践第十一章贝叶斯算法第十二章Python文本数据分析第十三章KMEANS聚类第十四章DBSCAN聚类第十五章聚类实践第十六章时间序列ARIMA模型第十七章 时间序列预测任务第十八章语言模型第十九章自然语言处理word2vec第二十章使用word2vec进行分类任务第二十一章Gensim中文词向量建模第二十二章自然语言处理-递归神经网络第二十三章递归神经网络实战-情感分析第二十四章探索性数据分析-赛事数据集分析第二十五章探索性数据分析-农粮数据分析长按识别二维码即可报名学习拓展篇共88学时课程大纲《Python数据科学必备四大主流库》¥198第一章Python基础免费试学第二章科学计算库Numpy第三章数据分析处理库Pandas第四章可视化库Matplotlib第五章Seaborn可视化库长按识别二维码即可报名学习课程特色学习平台——腾讯课堂上课形式——录播可反复观看学习周期——两个月学习建议2小时/周答疑方式——课程配有专属学习群老师随时解答课程资料——配有专属课件代码与实战案例课程收益——快速掌握机器学习的基础知识掌握机器学习的四大主流库独立完成项目实战适用群体零基础使用者机器学习、深度学习爱好者科研工作者特别是打算迈入人工智能领域的工作者授课老师作为主讲人唐老师将把多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识还有思维和方法。特别提醒基础篇课程价格——¥398课程优惠①新学员限量发放50元优惠券公众号后台对话框回复“机器学习”领取②老学员报名过我们任一付费课程的学员评价已报名的课程并截图发给助教即可领取55元优惠券进阶篇课程价格——¥398课程优惠①新学员限量发放50元优惠券公众号后台对话框回复“实战进阶”领取②老学员报名过我们任一付费课程的学员评价已报名的课程并截图发给助教即可领取55元优惠券拓展篇课程价格——¥198课程优惠本课程暂无优惠注意事项①Python交流群114109947②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟小七微信zwjlee001大鱼QQ210187565案例来源https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78425612作者栾鹏本文由数据与算法之美整理案例版权归原作者所有如有侵权请留言联系删除感谢合作。来吧点击下方“阅读原文”跟随着老师的脚步提升自我
