python线性回归机器学习(python线性回归原理)

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python线性回归机器学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍python线性回归机器学习的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何学习作为机器学习基础的Python语言？
2. python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
3. 有人在用马尔可夫数据模型或者线性回归方程做股票吗。研究一下？
4. 如何用计算器计算线性回归？

如何学习作为机器学习基础的Python语言？

大概可以分成几个阶段。

第一个阶段，是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行，比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码，只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段，还要熟悉一些常用的库，例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。

第二个阶段，了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC，也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎，网上能找到视频和笔记。

然后进入第三个阶段，把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具，例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机之类，要是自己实现不了也没有关系，毕竟github上有大量的代码可以参考学习。

第四个阶段，在熟悉了前面的机器学习模型之后，可以开始搭建自己的环境，例如用TensorFlow或者Theano之类，完成一些深度学习的项目。

无论如何，学习python和学习写作是类似的，多看多写多改多练，这些是跑不了的。

别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人！学python，十步！一，安装python3！二，Google查一下基本语法！三，Google一段简单的python代码跑一下，修改代码去理解基本语法！四，自己找一项目写代码，实战出高手！五，写代码！六，写代码！七，写代码！八，写代码！九，Google python的面向对象！十，GitHub上开一个自己的项目！

python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？

机器学习:

1.理论研究和推导可以看周志华老师的《机器学习》，也称为西瓜书，里面讲了各种算法的推导，比如线性回归，k值最近邻，支撑向量机等可解释模型，缺少神经网络的具体讲解。(还有一点就是其中不涉及到代码)

2.被奉为神作的是一本名为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn,Keras＆TensorFlow》,这本书把机器学习的讲解和代码结合在一块，从线性回归到支撑向量机再到深度学习都有设计(但以机器学习为主)

3.《机器学习实战》，真本书是一本比较经典的书，书比较老了，但是讲的挺好，这本书主要偏重代码，没有涉及到深度学习

深度学习:

1.理论研究的话可以参考花书《深度学习》，这本书纯粹讲理论推导，不涉及代码，是一本比较经典的书

2.《TensorFlow深度学习》，这本书Github上有免费的电子版，把深度学习的TF2.0相结合，俗称龙书，应该是TF书里面比较好的了

3.《动手学深度学习》pytorch版，这本书是把深度学习和Pytorch相结合，是Pytorch里面比较好的书籍了

课程的话:入门机器学习可以看吴恩达的课，主要是我一般喜欢看书自己学[捂脸][捂脸][捂脸]

有人在用马尔可夫数据模型或者线性回归方程做股票吗。研究一下？

海标量化投资v金融科技问答-关于马科夫模型是否有用的相关话题

问题～有人在用马尔科夫模型或者线性回归方程做股票吗，是否值得研究一下？

海标量化投资者知道，许多人研究过关于马科夫模型在经济领域及证券财经领域的广泛用途，在语音识别、文本字符串识别、人工智能等多个领域进行应用。

我们已经知道，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别等等。

在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中, 状态并不是直接可见的（海标提示，这种情况类似市场主力的操作行为往往具有高度机密性…），但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息等等……

海标认为，如果单纯地套用马尔科夫模型或者线性回归方程做股票，相对比较粗略，如果能够与量化投资交易策略及历史数据回测等方法有机地结合起来，应用效果应该会更好一些。

海标量化投资兵法观察，在证券市场中，采用隐马尔科夫模型(HMM)进行普通的或者高频交易套利，可以训练证券量化投资交易的基本功，自觉地比较熟练地利用马尔可夫链原理及隐马尔科夫模型(HMM)以及必要的计算机辅助软件工具等，选择适当的投资交易标的及策略，相对那些不懂得这类模式方法的人群而言，可以适当降低在资本市场生存难度，增强自己或者所在团队的自信心和竞争力，海标认为，如果能灵活运用这类蕴含比较普遍性规律的数理模型，有助于更加准确地设置自己的一些重要交易参数，通过一些必要的假设，近似模拟追踪市场主力及交易活跃度等，会比较明显提升证券投资交易收益率水平……

海标量化投资交易者，展望未来国内外资本市场，在各个不同的发展阶段，那类积极自觉地灵活选择运用与那个阶段相适应的数理模型辅助投资交易的人员，相对那些不理解不能灵活运用辅助数理模型的人，应该会有更加广阔的发展空间！

海标量化投资，关注中小投资者健康发展之路，初来头条号，抽空写出一点文字，抛砖引玉……如果我的个人观点值得朋友们适当借鉴，请抽出您宝贵的一秒二秒的时间～关注点赞…先谢谢您！

总是幻想用以往的规律去预测未来，这本身就是盲人摸象，归纳法不是万能的，尤其是在资本市场。像你说的这两种基础数学去做，肯定很久前就有了，目前没怎么听说它的名气，说明不适合。

如何用计算器计算线性回归？

使用计算器进行线性回归的步骤如下：

1. 进入统计模式：在计算器上找到“统计”或“STAT”选项并选择，有些型号可能将统计和回归分开，对于这类情况，回归计算一般是标记为“REG”。

2. 选择回归方程模型：在线性回归的选项中，通常可以选择“y=ax+b”或者“A+BX”，其中a、b是回归系数，代表直线的斜率和截距。

3. 输入数据：按照x和y两列将需要的数据输入到计算器中，有些计算器允许直接通过键入“x，y”然后按 [DT] 键的形式输入数据。

4. 得出结果：完成数据输入后，查看回归曲线方程系数的结果，通常可以通过按 [AC] 退出数据编辑界面，然后按 [OPTN]，选择“回归计算”来查看。

以上就是利用计算器进行线性回归的基本步骤，不过需要注意的是，不同的计算器可能存在操作差异，具体操作还需要参照自己计算器的用户手册。

线性方程：例如五组数据：1对应0.025，2对应0.050，3对应0.075，4对应0.100，5对应0.125，在计算器上按mode 健，选择REG线性模式，找到计算器上“M+”键，输入数据：按键： 1，0.025 M+（此时显示n=1）2，0.050M+ 3，0.075M+ 4，0.100M+ 5，0.125M+ 。

五级数据输入完成后，按shift 2( 即2数字上的那个上档键，卡西欧计算器上是2上的那个健)，选择线性回归方程的截距、斜率、相关系数、标准偏差、均值等等均可以通过光标移动健看到了

到此，以上就是小编对于python线性回归机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python线性回归机器学习的4点解答对大家有用。