案例数据集分析
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适合人群
学习金融学、数据、计算机的高校生、在职的基金经理、投研总监、专业投资者、金融分析师、量化分析
你将会学到
归纳数据集;金融数据的处理和标准化;线性回归预测模型的选择和应用;用线性回归模型进行预测;模型评估
课程简介
案例数据集来源于UCI网站。文件名:data_akbilgic.xlsx。该数据集中包含2009年1月5日到2011年2月22日伊斯坦布尔股票交易所“国家100指数”的日收益数据。共有536条记录,共有8个特征变量,无缺失数据。
线性回归作为一种回归算法,在机器学习中占有非常重要的地位。它利用传统的数学优化方法,即,最小二乘的优化,对数据进行预测。Python的优势在于开源,基于Python的各类回归学习算法非常丰富而且方便使用。我们将以伊斯坦布尔股票交易所的案例数据集为一个点的同时,讨论线性回归原理和对应的Python算法并用他们来预测“国家100指数”的变化。
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