機械学習で明日の株価を予測（Python） - Qiita
概要 オンライン上からフリーで手に入る金融情報とscikit-learnを用いて、翌日の株価を予測するプログラムを作ります。 データの取得 今回は①株式銘柄の価格、②ドル円などの為替の情報、③NYダウなどのベンチマークの情報を取得します。以下に具体的な取得元を記します。 株式銘柄の価格情報の取得 株式銘柄の取得は、IEX APIというフリーのAPIを用います。こちらの記事やこちらの記事で具体的な情報の取得方法を記載しました。簡単にまとめると、https://api.iextrading.com/1.0/stock/aapl/chart/5yのような要求を出すと、 [ { "date":"2013-08-27", "open":65.1405, "high":65.7304, "low":63.6101, "close":63.9096, "volume":105930335, "unadj
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
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