目前，人工智能的應(yīng)用日漸廣泛。

而作為人工智能核心的機(jī)器學(xué)習(xí)，是一門多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，專門研究計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為的方法，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

簡單來說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是優(yōu)化數(shù)學(xué)方程式的過程。但在實(shí)際生活中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在金融、科研等領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。

舉個例子，運(yùn)用爬蟲技術(shù)來獲取東方財(cái)富網(wǎng)的股票信息。

首先，明確需要獲取的信息：

總市值、凈資產(chǎn)、凈利潤、市盈率、市凈率、毛利率、凈利率 ROE

根據(jù)目標(biāo)，準(zhǔn)備以下材料：

東方財(cái)富網(wǎng)址：http://quote.eastmoney.com/stocklist.html

環(huán)境：python2.7/python3.6

需要安裝：BeautifulSoup包、requests包、lxml包

進(jìn)入我們事先準(zhǔn)備的東方財(cái)富網(wǎng)站，先爬取股票匯總頁面，如下圖所示：

（直看得眼花繚亂）

接著進(jìn)入每只股票的詳情頁，爬取每只股票的具體信息，以下圖兩家為例：

那我們是如何獲取到想要的數(shù)據(jù)的呢？

來瞧瞧撬動這個冰山一角的代碼：

#coding=utf-8

import requests,re,json,time,os

import 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 = 'basedata'+self.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()

?

??? #將數(shù)據(jù)寫入到記錄文件

??? def write_record(self,text):

??????? with open(self.Record,'ab') as f:

??????????? f.write((text+'\n').encode('utf-8'))

?

??? #從記錄文件從讀取數(shù)據(jù)

??? 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

?

??? #爬蟲獲取數(shù)據(jù)

??? def get_data(self):

??????? #請求數(shù)據(jù)

??????? orihtml = requests.get(self.Url).content

??????? #創(chuàng)建 beautifulsoup 對象

??????? soup = BeautifulSoup(orihtml,'lxml')

??????? #采集每一個股票的信息

??????? count = 0

??????? for a in soup.find('div',class_='quotebody').find_all('a',{'target':'_blank'}):

??????????? record_d = {}

??????????? #代號

??????????? num = a.get_text().split('(')[1].strip(')')? #獲取股票代號

??????????? if not (num.startswith('00') or num.startswith('60')):continue #只需要6*/0*??? 只要以00或60開頭的股票代號

??????????? record_d['num']=num

??????????? #名稱

??????????? name = a.get_text().split('(')[0]? #獲取股票名稱

??????????? record_d['name']=name

??????????? #詳情頁

??????????? detail_url = a['href']

??????????? record_d['detail_url']=detail_url

?

??????????? cwzburl = detail_url

??????????? #發(fā)送請求

??????????? try:

??????????????? cwzbhtml = requests.get(cwzburl,timeout=30).content? #爬取股票詳情頁

??????????? except Exception as e:

??????????????? print ('perhaps timeout:',e)

??????????????? continue

??????????? #創(chuàng)建soup對象

??????????? cwzbsoup = BeautifulSoup(cwzbhtml,'lxml')

?

??????????? #財(cái)務(wù)指標(biāo)列表 [浦發(fā)銀行，總市值??? 凈資產(chǎn)??? 凈利潤??? 市盈率??? 市凈率??? 毛利率??? 凈利率??? ROE] roe:凈資產(chǎn)收益率

??????????? try:

??????????????? cwzb_list = cwzbsoup.find('div',class_='cwzb').tbody.tr.get_text().split()? #獲取class為cwzb的div下第一個tbody下第一個tr獲取內(nèi)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?? #將數(shù)據(jù)加入到字典中

??????????????? self.BaseData.append(record_d)? #將字典加入到總數(shù)據(jù)總

??????????????? self.write_record(json.dumps(record_d))? #將字典類型轉(zhuǎn)化為字符串，寫入文本

??????????????? count=count+1

??????????????? print (len(self.BaseData))

?

def main():

??? test = GPINFO()

??? result = test.BaseData

??? #[浦發(fā)銀行，總市值??? 凈資產(chǎn)??? 凈利潤??? 市盈率??? 市凈率??? 毛利率??? 凈利率??? ROE] roe:凈資產(chǎn)收益率]

??? top_10 = heapq.nlargest(10,result,key=lambda r:float(r['data'][7].strip('%')))?? #獲取前10名利率最高者的數(shù)據(jù)

??? for item in top_10:

??????? for key in item['data']:

??????????? print(key),

??????? print('\n')

#打印字符串時，使用print str.encode('utf8');

#打印中文列表時，使用循環(huán) for key in list：print key

?

#打印中文字典時，可以使用循環(huán)，也可以使用json：

#? import json

# print json.dumps(dict, encoding='UTF-8', ensure_ascii=False)

?

if __name__ == '__main__':

??? main()

除此之外，機(jī)器學(xué)習(xí)還可以

通過文字信息進(jìn)行文本分析；

搭建回測系統(tǒng)；

開發(fā)交易平臺等等。

既然機(jī)器學(xué)習(xí)如此牛逼，那如何追趕這股技術(shù)潮流呢？

現(xiàn)超級數(shù)學(xué)建模攜手唐老師以Python為基礎(chǔ)，為大家精心準(zhǔn)備《Python機(jī)器學(xué)習(xí)》系列課程。

唐老師將系統(tǒng)講解Python的基礎(chǔ)知識、常用的工具包和算法以及四個主流的Python庫，并借助真實(shí)案例帶領(lǐng)大家進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，全程還會附送完整的代碼進(jìn)行課程教學(xué)與實(shí)戰(zhàn)演練。

相信，每天都能感受到能力的提升！

《Python機(jī)器學(xué)習(xí)》系列課程介紹

基礎(chǔ)篇（共131學(xué)時）

（課程大綱）

《Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課程》（￥398）

第一章 AI時代人工智能入學(xué)指南（免費(fèi)試學(xué)）

第二章?Python快速入門（免費(fèi)試學(xué)）

第三章 Python工具：科學(xué)計(jì)算庫Numpy

第四章 Python工具：數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas

第五章 Python工具：可視化庫Matplotlib

第六章 算法：線性回歸算法

第七章 算法：梯度下降原理

第八章 算法：邏輯回歸算法

第九章 案例：Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸與梯度下降

第十章 案例：使用Python分析科比生涯數(shù)據(jù)

第十一章 案例：信用卡欺詐檢測

第十二章 算法：決策樹

第十三章 決策樹Sklearn實(shí)例

第十四章 算法：隨機(jī)森林與集成算法

第十五章 案例：Kaggle競賽案例:泰坦尼克獲救預(yù)測

第十六章 算法：線性支持向量機(jī)

第十七章 非線性支持向量機(jī)

第十八章 支持向量調(diào)參實(shí)戰(zhàn)

第十九章 計(jì)算機(jī)視覺挑戰(zhàn)

第二十章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)知識點(diǎn)

第二十一章 最優(yōu)化與反向傳播

第二十二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)? ??

第二十三章?案例實(shí)戰(zhàn)CIFAR圖像分類任務(wù)?

第二十四章 Tensorflow框架? ??

第二十五章 Mnist手寫字體識別 ???

第二十六章 PCA降維操作與SVD矩陣分解?? ?

第二十七章 聚類與集成算法??

第二十八章 機(jī)器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)流程???

長按識別二維碼

即可報(bào)名學(xué)習(xí)

進(jìn)階篇（共113學(xué)時）

（課程大綱）

《Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)——進(jìn)階課程》（￥398）

第一章：Seaborn可視化庫（免費(fèi)試學(xué)）

第二章：降維算法-線性判別分析

第三章：Python實(shí)現(xiàn)線性判別分析

第四章：PCA主成分分析

第五章：Python實(shí)現(xiàn)PCA主成分分析

第六章：EM算法

第七章：GMM聚類實(shí)踐

第八章：Xboost算法

第九章：推薦系統(tǒng)

第十章：推薦系統(tǒng)實(shí)踐

第十一章：貝葉斯算法

第十二章：Python文本數(shù)據(jù)分析

第十三章：KMEANS聚類

第十四章：DBSCAN聚類

第十五章：聚類實(shí)踐

第十六章：時間序列ARIMA模型

第十七章： 時間序列預(yù)測任務(wù)

第十八章：語言模型

第十九章：自然語言處理word2vec

第二十章：使用word2vec進(jìn)行分類任務(wù)

第二十一章：Gensim中文詞向量建模

第二十二章：自然語言處理-遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第二十三章：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)-情感分析

第二十四章：探索性數(shù)據(jù)分析-賽事數(shù)據(jù)集分析

第二十五章：探索性數(shù)據(jù)分析-農(nóng)糧數(shù)據(jù)分析

長按識別二維碼

即可報(bào)名學(xué)習(xí)

拓展篇（共88學(xué)時）

（課程大綱）

《Python數(shù)據(jù)科學(xué)必備四大主流庫》（￥198）

第一章：Python基礎(chǔ)（免費(fèi)試學(xué)）

第二章：科學(xué)計(jì)算庫Numpy

第三章：數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas

第四章：可視化庫Matplotlib

第五章：Seaborn可視化庫

長按識別二維碼

即可報(bào)名學(xué)習(xí)

課程特色

• 學(xué)習(xí)平臺——騰訊課堂

• 上課形式——錄播（可反復(fù)觀看）

• 學(xué)習(xí)周期——兩個月（學(xué)習(xí)建議：2小時/周）

• 答疑方式——課程配有專屬學(xué)習(xí)群，老師隨時解答

• 課程資料——配有專屬課件代碼與實(shí)戰(zhàn)案例

• 課程收益——快速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識；掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的四大主流庫；獨(dú)立完成項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

適用群體

• 零基礎(chǔ)使用者

• 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)愛好者

• 科研工作者，特別是打算邁入人工智能領(lǐng)域的工作者

授課老師

作為主講人，唐老師將把多年的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和Python使用技巧分享給大家。因此課程傳授的不僅是知識，還有思維和方法。

特別提醒

基礎(chǔ)篇

• 課程價(jià)格——￥398

• 課程優(yōu)惠

①新學(xué)員

限量發(fā)放50元優(yōu)惠券，公眾號后臺對話框回復(fù)“機(jī)器學(xué)習(xí)”領(lǐng)取

②老學(xué)員（報(bào)名過我們?nèi)我桓顿M(fèi)課程的學(xué)員）

評價(jià)已報(bào)名的課程，并截圖發(fā)給助教，即可領(lǐng)取55元優(yōu)惠券

進(jìn)階篇

• 課程價(jià)格——￥398

• 課程優(yōu)惠

①新學(xué)員

限量發(fā)放50元優(yōu)惠券，公眾號后臺對話框回復(fù)“實(shí)戰(zhàn)進(jìn)階”領(lǐng)取

②老學(xué)員（報(bào)名過我們?nèi)我桓顿M(fèi)課程的學(xué)員）

評價(jià)已報(bào)名的課程，并截圖發(fā)給助教，即可領(lǐng)取55元優(yōu)惠券

拓展篇

• 課程價(jià)格——￥198

• 課程優(yōu)惠

本課程暫無優(yōu)惠

注意事項(xiàng)

①Python交流群：114109947

②課程有疑問或成功報(bào)名均請聯(lián)系助教?

小七微信：zwjlee001

大魚QQ：210187565

案例來源：

https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78425612

作者：欒鵬

本文由數(shù)據(jù)與算法之美整理

案例版權(quán)歸原作者所有，如有侵權(quán)請留言聯(lián)系刪除，感謝合作。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能路上，怎么能少了它！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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