① 請問用C#如何提取新浪等網站的股票實時動態行情數據
找到一個利用webservice的方法，希望能夠幫助你
聲明: 這篇文章適合在C#命令行編譯器下的開發借鑒,對於已經裝了MS.NET的朋友,開發客戶端時將會更容易一些,我隨後對登出我自己的開發程序,這篇文章為我摘錄的.摘錄URL:http://www.knowsky.com/2016.html
(一)
Web Services，即Web服務，是微軟.NET戰略中非常重要的一個概念。它的目的是將Web站點轉變為集組織、應用、服務以及設備於一體的可設計Web站點，使Web站點不再處於被動的地位。
本文將介紹如何建立和使用一個在.NET 平台上提供股票報價的Web服務。我們將使用Yahoo的一項以CSV（以逗號分隔的值）的格式提供股票報價的免費服務，將其包含在我們的web 服務中。
注意：這個報價服務常式的運行大約延遲15分鍾，只用於教學目的。
建立Web服務
下面將採用逐步講解代碼的形式來幫助你理解在.NET 中Web服務的編程模式。我們可以使用notepad等任何文本編輯器來編寫 這里的Web服務常式代碼，最後將文件存儲為StockQuote.asmx。請注意：所有的Web服務文件保存時都使用擴展名 *.asmx。
＜%@ WebService Language="C#" class="DailyStock" %＞
代碼的第一行定義了一個 Web 服務，使用的語言是C#。class屬性用來指示Web服務應該調用和使用的類。如果在Web服務中使用了許多類，那麼就應該用這個屬性來表明Web服務應該首先調用的類。
using System ;
using System.Web.Services ;
using System.Net ;
using System.IO ;
using System.Text ;
以上代碼負責引入必要的名稱空間。 請記住永遠都要引入System.Web.Services這個名稱空間。根據類的需要，再引入保留的名稱空間。
public class DailyStock : WebService
{
......
....
}
這里我們將公共類定義為 DailyStock，它擴展了 System.Web.Services.WebService 類。所有想暴露為 Web服務的類都應該擴展System.Web.Services.WebServices類。 另外，Web 服務的存取修飾語永遠都是public。
[WebMethod]
public string GetQuote(string symbol)
{
........
........
}
以上我們定義了一個公共Web方法 GetQuote。同類的定義一樣，Web 方法也都要用 public這個修飾語來聲明。 [WebMethod] 屬性呈現出將要被用在Web服務中的一些潛在方法，希望客戶存取的所有方法都應該用[WebMethod] 屬性進行標記。GetQuote方法接受一個字元串輸入參數，它包含了使用者所需要的報價符號。這個方法返回一個字元串，其中包含股票報價或錯誤
string ret;
try
{
// The Path to the Yahoo Quotes Service
string fullpath = @"http://
// Create a HttpWebRequest object on the Yahoo url
HttpWebRequest webreq = (HttpWebRequest)WebRequestFactory.Create(fullpath);
// Get a HttpWebResponse object from the Yahoo url
HttpWebResponse webresp = (HttpWebResponse)webreq.GetResponse();
// Create a StreamReader object and pass the Yahoo Server stream as a parameter
StreamReader strm = new StreamReader(webresp.GetResponseStream(), Encoding.ASCII);
// Read a single line from the stream (from the server)
// We read only a single line, since the Yahoo server returns all the
// information needed by us in just one line.
ret= strm.ReadLine();
// Close the stream to the server and free the resources.
strm.Close();
}
catch(Exception)
{
// If exception occurred inform the user
ret="Exception Occurred" ;
}
file://Return the Quote or Exception
return ret ;
以上是GetQuote 方法的內容。這里使用一個 try-catch模塊來截獲從Yahoo中得到股票報價的過程中可能發生的錯誤。在 try-catch模塊內部聲明了一個字元串變數，這個變數中保存著獲取yahoo服務的完整路徑，用戶提供的symbol字元串變數被加到這個連接字元串上。
路徑建立好之後，就要從連接字元串中構造一個 HttpWebRequest對象和一個 HttpWebResponse 對象。接著，用StreamReader打開一個到Yahoo
(二)
配置Web服務
配置Web 服務與一個配置ASP.NET應用程序相同。如果自己有Web伺服器，那麼就創建一個稱為stockquote 的虛擬目錄，然後將 StockQuote.asmx復制到這個目錄中。如此就完成了Web 服務的配製。要調用Web服務，首先啟動瀏覽器，然後鍵入Web 服務的路徑，如 http://localhost/stockquote/StockQuote.asmx，接著看到的頁面就是由Web服務運行時間環境自動生成的結果。在文本框中鍵入符號，例如AOL 或 MS，再點擊invoke按鈕，這時就會彈出一個新的窗口，在其中向你顯示了Web服務的輸出信息。
使用Web服務
基本上有兩種使用Web 服務的方法。可以通過瀏覽器直接調用 Web 服務，並按照上面介紹的方法來使用它。或者，也可以在應用程序使用它。下面就看看如何建立一個Web 應用程序和一個控制台應用程序，通過它們來使用Web服務。當然，也可以使用Win Form 應用程序作為替代來使用Web 服務。
獲取服務的描述
為了與Web服務進行通信，客戶應該知道這個Web服務支持哪種方法以及如何與它們進行通信。.NET 上的Web服務自動用SDL（服務描述語言）產生一個 XML格式文檔，這樣就使客戶能夠獲取與Web服務通信時所需要的信息。 在Web 服務URL之後附加 ?SDL 使Web服務生成客戶能夠使用的SDL文檔。要查閱這里接受的Web 服務的SDL，可以在瀏覽器中鍵入http://localhost/stockquote/StockQuote.asmx?SDL。
(三)
構造代理庫
.NET 平台上的應用程序可以使用代理庫來調用Web服務上的方法，這樣使用Web服務就非常容易。生成代理庫的第一步是從SDL中生成一個Web服務的代理類。.NET SDK提供了一個叫做WebServiceUtil.exe的工具，它能夠幫助我們生成一個代理類。要生成Web服務的代理類，首先進入命令行環境，然後轉到將要開發客戶應用程序的那個目錄，接著輸入以下命令：
WebServiceUtil /c:proxy /pa:http://localhost/stockquote/StockQuote.asmx?SDL /n:Quotes
以上命令執行後，會在運行這個命令的目錄中生成一個 C# 源代碼文件，叫做 DailyStock.cs （要記住Web服務類的名稱也是 DailyStock,）。現在來看這些自變數的含義：
l /c:proxy：告訴WebServiceUtil生成一個代理類
l /pa:http://localhost/stockquote/StockQuote.asmx?SDL：向SDL提供Web服務的路徑。如果已經將Web服務的SDL 保存到了硬碟上，我們甚至可以提供SDL文件的本地路徑。
l /n:Quotes：告訴WebServiceUtil將代理類放在 Quotes名稱空間。這樣做的目的是為了更容易地管理和使用代理庫。
代理庫准備好之後，我們使用C# 編譯器從上面步驟中剛創建的代理類中生成一個代理庫：
csc /target:library /r:System.dll;System.Web.Services.dll;System.Net.dll;
System.IO.dll;System.Xml.Serialization.dll DailyStock.cs
生成代理庫的時候，我們使用了 /target:library開關以表示想要輸出一個庫文件。我們還引用一些曾經在Web服務中使用過的集合。編譯器將在運行命令所在目錄中生成一個名為DailyStock.dll 的dll 庫。
(四)
創建 Web應用程序用戶
下面創建一個Web應用程序StockConsumer.aspx，它作為這個StockQuote（股票報價） Web服務的第一個用戶。
＜%@ Page language="C#" %＞
＜%@ Import Namespace="System.Xml" %＞
＜%@ Import Namespace="Quotes" %＞
以上引入必要的名稱空間。要記住也要引入 Quotes名稱空間，它是代理庫的名稱空間。
＜html＞
＜head＞
＜script runat=server＞
// Wire up the onClick event for a button
protected void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
file://Create a object of the class DailyStock (the proxy class)
DailyStock ds = new DailyStock();
// Call the GetQuote method of the proxy class DailyStock and
// pass the symbol string from the textbox
string res = ds.GetQuote(symbol.Text);
// The returned string has values which are separated
// by commas.
// Hence we split the returned string into parts
char[] splitter = {','} ;
string[] temp = res.Split(splitter);
// Check if the string array returned has more than one
// elements since if there are less than one elements
// then an exception must have been returned
if(temp.Length >1)
{
// The WebService returns a lot of information about the
// stock. We only show the relevant portions
// Set the label to current Index
curindex.Text = "Current Index :"+temp[1];
// Set the label to current Date Time
curdate.Text ="Last Update on"+temp[2]+" at "+temp[3];
}
else
{
error.Text = "Error :"+res ; file://set the error label
}
}
＜/script＞
以上ASP.NET頁面代碼中，首先對Web 服務DailyStock進行例示。由於已經生成了代理庫，因此Web服務的調用方法與其它任何庫的調用方法都相同。調用DailyStock 類的GetQuote()方法後，將返回一個字元串，其中包含了以逗號分隔的列表符號的完整信息。
我們將限制顯示給客戶的信息為只顯示當前指數和所報告指數的日期/時間。為了將字元串分成若干不同的部分，這里使用了字元串類的Split方法，在出現逗號的地方將字元串分割成部分。並且，將分割開的字元串組成數組之後，再使用相關的數值為Web頁面設置不同的標簽。
代碼的其餘部分
＜body＞
＜center＞
＜h2＞.NET101 Stock Quote Consumer ＜/h2＞
＜form runat=server ＞
＜table border=1 celspacing=1＞
＜tr＞＜th＞Please enter the symbol below＜/th＞＜/tr＞
＜tr＞＜td＞
＜asp:textbox id=symbol runat=server /＞
＜asp:button id=button1 text="Get Quote" onClick="button1_Click" runat=server /＞
＜/td＞＜/tr＞
＜tr＞＜td＞＜asp:label id=curindex runat=server /＞＜/td＞＜/tr＞
＜tr＞＜td＞＜asp:label id=curdate runat=server /＞＜/td＞＜/tr＞
＜tr＞＜td＞＜asp:label id=error runat=server /＞＜/td＞＜/tr＞
＜/table＞
＜/form＞
＜/center＞
＜/body＞
＜/html＞
(五)
小結
下面總結一下配置Web應用程序的步驟：
l 創建一個叫做StockConsumer的虛擬目錄
l 將 StockConsumer.aspx 文件復制到這個虛擬目錄下
l 在wwwroot 文件夾中創建一個 bin 虛擬目錄
l 設置bin目錄以執行代碼的許可權
l 將代理 dll 文件DailyStock.dll復制到這個目錄下，ASP.NET 運行時間引擎會自動從Bin目錄中選擇對外部庫的引用。這里的例子中，這個外部庫是DailyStock.dll。
現在調用文件 http://localhost/StockConsumer/StockConsumer.aspx，然後鍵入股票的符號，點擊 "Get Quote"（獲取報價）按鈕，就能看到正在使用的Web服務了。注意：Web服務應該能夠使用yahoo伺服器，否則它就會返回一個錯誤信息。
② 涓や釜y涓涓獂r璇璦濡備綍琛ㄧず
璇ヨ偂宸查櫎鏉冦倄r璇璦琛ㄧず璇ヨ偂宸查櫎鏉冿紝璐涔拌繖鏍風殑鑲＄エ鍚庡皢涓嶅啀浜鏈夊垎綰㈢殑鏉冨埄銆傝璦錛屾槸浜虹被榪涜屾矡閫氫氦嫻佺殑琛ㄨ揪鏂瑰紡錛岃璦鏄姘戞棌鐨勯噸瑕佺壒寰佷箣涓銆
③ R語言里的一個語句不明白啥意思
在quantmod包裡面；
getSymbols(Symbols = NULL,
env = parent.frame(),
reload.Symbols = FALSE,
verbose = FALSE,
warnings = TRUE,
src = "yahoo",
symbol.lookup = TRUE,
auto.assign = getOption('getSymbols.auto.assign',TRUE),
...)
auto.assign=F表示不自動賦值；需要手動指定變數去存儲數據。否則就是自動賦值給Symbols變數。
④ 股票價格的隨機遊走的含義
隨機遊走模型的提出是與證券價格的變動模式緊密聯系在一起的。最早使用統計方法分析收益率的著作是在 1900年由路易·巴舍利耶（Louis Bachelier）發表的，他把用於分析賭博的方法用於股票、債券、期貨和期權。在巴舍利耶的論文中，其具有開拓性的貢獻就在於認識到隨機遊走過程是布 朗運動。1953年，英國統計學家肯德爾在應用時間序列分析研究股票價格波動並試圖得出股票價格波動的模式時，得到了一個令人大感意外的結論：股票價格沒 有任何規律可尋，它就象「一個醉漢走步一樣，幾乎宛若機會之魔每周仍出一個隨機數字，把它加在目前的價格上，以此決定下一周的價格。」即股價遵循的是隨機 遊走規律。
這也跟市場有效原則有關
弱有效證券市場是指證券價格能夠充分反映價格歷史序列中包含的所有信息，如有關證券的價格、交易量等。如果這些歷史信息對證券價格變動都不會產生任何影響，則意味著證券市場達到了弱有效。
⑤ R語言的quantmod包不能獲取公司年報
因為谷歌不能用了，他的默認搜索引擎似乎是谷歌的。所以沒辦法了
⑥ 明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題嗎
是的，明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題。邏輯回歸這個模型很神奇，雖然它的本質也是回歸，但是它是一個分類模型，並且它的名字當中又包含」回歸「兩個字，未免讓人覺得莫名其妙。
如果是初學者，覺得頭暈是正常的，沒關系，讓我們一點點捋清楚。
讓我們先回到線性回歸，我們都知道，線性回歸當中 y = WX + b。我們通過W和b可以求出X對應的y，這里的y是一個連續值，是回歸模型對吧。但如果我們希望這個模型來做分類呢，應該怎麼辦？很容易想到，我們可以人為地設置閾值對吧，比如我們規定y > 0最後的分類是1，y < 0最後的分類是0。從表面上來看，這當然是可以的，但實際上這樣操作會有很多問題。
最大的問題在於如果我們簡單地設計一個閾值來做判斷，那麼會導致最後的y是一個分段函數，而分段函數不連續，使得我們沒有辦法對它求梯度，為了解決這個問題，我們得找到一個平滑的函數使得既可以用來做分類，又可以解決梯度的問題。
很快，信息學家們找到了這樣一個函數，它就是Sigmoid函數，它的表達式是：
.png
它的函數圖像如下：
.png
可以看到，sigmoid函數在x=0處取值0.5，在正無窮處極限是1，在負無窮處極限是0，並且函數連續，處處可導。sigmoid的函數值的取值范圍是0-1，非常適合用來反映一個事物發生的概率。我們認為
σ(x) 表示x發生的概率，那麼x不發生的概率就是 1 - σ(x) 。我們把發生和不發生看成是兩個類別，那麼sigmoid函數就轉化成了分類函數，如果 σ(x) > 0.5 表示類別1，否則表示類別0.
到這里就很簡單了，通過線性回歸我們可以得到
.png
也就是說我們在線性回歸模型的外面套了一層sigmoid函數，我們通過計算出不同的y，從而獲得不同的概率，最後得到不同的分類結果。
損失函數
下面的推導全程高能，我相信你們看完會三連的(點贊、轉發、關注)。
讓我們開始吧，我們先來確定一下符號，為了區分，我們把訓練樣本當中的真實分類命名為y，y的矩陣寫成 Y 。同樣，單條樣本寫成 x , x 的矩陣寫成 X。單條預測的結果寫成 y_hat，所有的預測結果寫成Y_hat。
對於單條樣本來說，y有兩個取值，可能是1，也可能是0，1和0代表兩個不同的分類。我們希望 y = 1 的時候，y_hat 盡量大， y = 0 時， 1 - y_hat 盡量大，也就是 y_hat 盡量小，因為它取值在0-1之間。我們用一個式子來統一這兩種情況：
.png
我們代入一下，y = 0 時前項為1，表達式就只剩下後項，同理，y = 1 時，後項為1，只剩下前項。所以這個式子就可以表示預測准確的概率，我們希望這個概率盡量大。顯然，P(y|x) > 0，所以我們可以對它求對數，因為log函數是單調的。所以 P(y|x) 取最值時的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。
.png
我們期望這個值最大，也就是期望它的相反數最小，我們令
.png
這樣就得到了它的損失函數：
.png
如果知道交叉熵這個概念的同學，會發現這個損失函數的表達式其實就是交叉熵。交叉熵是用來衡量兩個概率分布之間的」距離「，交叉熵越小說明兩個概率分布越接近，所以經常被用來當做分類模型的損失函數。關於交叉熵的概念我們這里不多贅述，會在之後文章當中詳細介紹。我們隨手推導的損失函數剛好就是交叉熵，這並不是巧合，其實底層是有一套資訊理論的數學邏輯支撐的，我們不多做延伸，感興趣的同學可以了解一下。
硬核推導
損失函數有了，接下來就是求梯度來實現梯度下降了。
這個函數看起來非常復雜，要對它直接求偏導算梯度過於硬核(危)，如果是許久不碰高數的同學直接肝不亞於硬抗葦名一心。
.png
為了簡化難度，我們先來做一些准備工作。首先，我們先來看下σ 函數，它本身的形式很復雜，我們先把它的導數搞定。
.png
因為 y_hat = σ(θX) ，我們將它帶入損失函數，可以得到，其中σ(θX)簡寫成σ(θ) ：
.png
接著我們求 J(θ) 對 θ 的偏導，這里要代入上面對 σ(x) 求導的結論：
.png
代碼實戰
梯度的公式都推出來了，離寫代碼實現還遠嗎？
不過巧婦難為無米之炊，在我們擼模型之前，我們先試著造一批數據。
我們選擇生活中一個很簡單的場景——考試。假設每個學生需要參加兩門考試，兩門考試的成績相加得到最終成績，我們有一批學生是否合格的數據。希望設計一個邏輯回歸模型，幫助我們直接計算學生是否合格。
為了防止sigmoid函數產生偏差，我們把每門課的成績縮放到(0, 1)的區間內。兩門課成績相加超過140分就認為總體及格。
.png
這樣得到的訓練數據有兩個特徵，分別是學生兩門課的成績，還有一個偏移量1，用來記錄常數的偏移量。
接著，根據上文當中的公式，我們不難(真的不難)實現sigmoid以及梯度下降的函數。
.png
這段函數實現的是批量梯度下降，對Numpy熟悉的同學可以看得出來，這就是在直接套公式。
最後，我們把數據集以及邏輯回歸的分割線繪制出來。
.png
最後得到的結果如下：
.png
隨機梯度下降版本
可以發現，經過了1萬次的迭代，我們得到的模型已經可以正確識別所有的樣本了。
我們剛剛實現的是全量梯度下降演算法，我們還可以利用隨機梯度下降來進行優化。優化也非常簡單，我們計算梯度的時候不再是針對全量的數據，而是從數據集中選擇一條進行梯度計算。
基本上可以復用梯度下降的代碼，只需要對樣本選取的部分加入優化。
.png
我們設置迭代次數為2000，最後得到的分隔圖像結果如下：
.png
當然上面的代碼並不完美，只是一個簡單的demo，還有很多改進和優化的空間。只是作為一個例子，讓大家直觀感受一下：其實自己親手寫模型並不難，公式的推導也很有意思。這也是為什麼我會設置高數專題的原因。CS的很多知識也是想通的，在學習的過程當中靈感迸發旁徵博引真的是非常有樂趣的事情，希望大家也都能找到自己的樂趣。
今天的文章就是這些，如果覺得有所收獲，請順手點個關注或者轉發吧，你們的舉手之勞對我來說很重要。
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用小白的角度解釋邏輯回歸，並且附帶代碼實現
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熱門推薦 兩個重要極限及相關推導極限
兩個重要極限： ①limx→0sinxx=1\lim_{x \to 0}\frac{\sin x}{x} = 1 ②limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x \to \infty}(1 + \frac{1}{x})^x = e 關於重要極限①的推導極限可以參考： 無窮小的等價代換 由重要極限②可以推導出： limx→∞(1+1x)x⇒limx→0(1+x)1x=e\lim_{x \t
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（一）機器學習——邏輯回歸（附完整代碼和數據集）
什麼是邏輯回歸？ 首先邏輯回歸是一種分類演算法。邏輯回歸演算法和預測類演算法中的線性回歸演算法有一定的類似性。簡單來講，邏輯回歸，就是通過回歸的方法來進行分類，而不是進行預測，比如預測房價等。 邏輯回歸解決的問題 先看下面的圖，已知平面上分布的紅點和藍點，邏輯回歸演算法就是解決怎麼根據一系列點，計算出一條直線（或者是平面）將平面上的點分成兩類，一般的解決方法就是建立一個數學模型，然後通過迭代優化得到一個最優...
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機器學習：邏輯回歸及其代碼實現
一、邏輯回歸（logistic regression）介紹 邏輯回歸，又稱為對數幾率回歸，雖然它名字裡面有回歸二字，但是它並不像線性回歸一樣用來預測數值型數據，相反，它一般用來解決分類任務，特別是二分類任務。 本質上，它是一個percetron再加上一個sigmoid激活函數，如下所示： 然後邏輯回歸採用的損失函數是交叉熵： ...
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邏輯回歸，原理及代碼實現
Ⅰ.邏輯回歸概述： 邏輯回歸（LR,Logistic Regression）是傳統機器學習中的一種分類模型，它屬於一種在線學習演算法，可以利用新的數據對各個特徵的權重進行更新，而不需要重新利用歷史數據訓練。因此在實際開發中，一般針對該類任務首先都會構建一個基於LR的模型作為Baseline Model，實現快速上線，然後在此基礎上結合後續業務與數據的演進，不斷的優化改進。 由於LR演算法具有簡單、高效、易於並行且在線學習（動態擴展）的特點，在工業界具有非常廣泛的應用。例如：評論信息正負情感分析（二分類）、用戶點
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邏輯(logistic)回歸演算法原理及兩種代碼實現
①簡單介紹了邏輯回歸的原理 ②介紹了兩種代碼實現方法
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由兩個重要極限推導常見等價無窮小以及常見導數公式
兩個重要極限 第一個重要極限 limx→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0limsinxx=1 第二個重要極限 limx→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim(1+x1)x=e 等價無窮小 1. ln(1+x)~x limx→0ln(1+x)x=limx→0ln(1+x)1x=ln(limx→+∞(1+1x)x)=lne=1 \lim_{
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機器學習——邏輯回歸演算法代碼實現
機器學習——邏輯回歸演算法代碼實現前言一、邏輯回歸是什麼？二、代碼實現1.數據說明2.邏輯回歸代碼 前言 最近准備開始學習機器學習，後續將對學習內容進行記錄，該文主要針對邏輯回歸代碼實現進行記錄！同時也准備建一個群，大家可以進行交流，微信：ffengjixuchui 一、邏輯回歸是什麼？ 邏輯回歸概念篇可看博主之前的文章，傳送門 二、代碼實現 1.數據說明 你想根據兩次考試的結果來決定每個申請人的錄取機會。你有以前的申請人的歷史數據，你可以用它作為邏輯回歸的訓練集。
⑦ 有哪些關於 R 語言的書值得推薦
數據挖掘與R語言
本書首先簡要介紹了R軟體的基礎知識（安裝、R數據結構、R編程、R的輸入和輸出等）。然後通過四個數據挖掘的實際案例 （藻類頻率的預測、證券趨勢預測和交易系統模擬、交易欺詐預測、微陣列數據分類）介紹數據挖掘技術。這四個案例基本覆蓋了常見的數據挖掘技術，從無監督的 數據挖掘技術、有監督的數據挖掘技術到半監督的數據挖掘技術。全書以實際問題、解決方案和對解決方案的討論為主線來組織內容，脈絡清晰，並且各章自成體 系。讀者可以從頭至尾逐章學習，也可以根據自己的需要進行學習，找到自己實際問題的解決方案。
本書不需要讀者具備R和數據挖掘的基礎知識。不管是R初學者，還是熟練的R用戶都能從書中找到對自己有用的內容。讀者既可以把本書作為學習如何應用R的一本優秀教材，也可以作為數據挖掘的工具書。
機器學習：實用案例解析
機器學習是計算機科學和人工智慧中非常重要的一個研究領域，近年來，機器學習不但在計算機科學的眾多領域中大顯身手，而且成為一些交叉學科的重要支撐技 術。本書比較全面系統地介紹了機器學習的方法和技術，不僅詳細闡述了許多經典的學習方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。
全書案例既有分類問題，也有回歸問題；既包 含監督學習，也涵蓋無監督學習。本書討論的案例從分類講到回歸，然後討論了聚類、降維、最優化問題等。這些案例包括分類：垃圾郵件識別，排序：智能收件 箱，回歸模型：預測網頁訪問量，正則化：文本回歸，最優化：密碼破解，無監督學習：構建股票市早閉鄭場指數，空間相似度：用投票記錄對美國參議員聚類，推薦系 統：給用戶推薦R語言包，社交網路分析：在Twitter上感興趣的人，模型比較：給你的問題找到最佳演算法。各章對原理的敘述力求概陸頌念清晰、表達准確，突 出理論聯系實際，富有啟發性，易於理解。在探索這些案例的過程中用到的基本工具就是R統計編程語言。R語言非常適合用於機器學習的案例研究，因為它是一種 用於數據分析的高水平、功能性腳本語言。
R語言經典實例
本書涵蓋200多個R語言實用方法，可以幫助讀者快速而有效地使用R進行數據分析。R語言給我們提供了統計分析酣一切工具，但是R本身的結 構可能有些難於掌握。本書提供的這些面向任務、簡明的R語言方法包含了從基本的分析任務到輸入和輸出、常用統計分析、繪圖、線性回歸等內容，它們可以讓你 馬上應用R高效地工作。
每一個R語言方法都專注於一個特定的問題，隨後的討論則對問題的解決方案給出解釋，並闡釋該方法的工作機理。對於R的初級用戶，《R語言經典實例》將幫助 你步入R的殿堂；對於R的資深用戶，本書將加深你對R的理解並拓展你的視野。通過本書，你可以使你的分析工作順利完成並學習更多R語言知識。本書由蒂特 著。
R語言編程藝術
R語言是世界上最流行的用於數據態吵處理和統 計分析的腳本語言。考古學家用它來跟蹤古代文明的傳播，醫葯公司用它來探索哪種葯物更安全、更有效，精算師用它評估金融風險以保證市場的平穩運行。總之， 在大數據時代，統計數據、分析數據都離不開計算機軟體的支持，在這方面R語言尤其出色。
本書將帶領你踏上R語言軟體開發之旅，從最 基本的數據類型和數據結構開始，到閉包、遞歸和匿名函數等高級主題，由淺入深，講解細膩，讀者完全不需要統計學的知識，甚至不需要編程基礎。而書中提到的 很多高級編程技巧，都是作者多年編程經驗的總結，對有經驗的開發者也大有裨益。本書精選了44個擴展案例，這些案例都源自於作者親身參與過的咨詢項目，都 是與數據分析相關的，生動展示了R語言在統計學中的高效應用。
金融數據分析導論：基於R語言
本書由統計學領域著名專家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所著，從基本的金融數據出發，討論了這些數據的匯總統計和相關的可視化方法，之後分別介紹了商業、金融和經濟領域中的基本時間序列分析和計量經濟模型。
時間序列分析及應用:R語言(原書第2版)
本書以易於理解的方式講述了時間序列模型及其應用，主要內容包括：趨勢、平穩時間序列模型、非平穩時間序列模 型、模型識別、參數估計、模型診斷、預測、季節模型、時間序列回歸模型、異方差時間序列模型、譜分析入門、譜估計、門限模型.對所有的思想和方法，都用真 實數據集和模擬數據集進行了說明。
本書可作為高等院校統計、經濟、商科、工程及定量社會科學等專業學生的教材或教學參考書，同時也可供相關技術人員使用。
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⑨ R語言怎麼把股票日收盤價轉換成對數收益率
知道一系列收盤價向量X,length=1000,求對數收益率的R語言代碼
acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')
Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
運行結錯誤辦
> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
錯誤於file(file, "rt") : 打鏈結
外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
打文件'd-intc7208.txt': No such file or directory
+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
錯誤: 意外符號 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
錯誤: 意外符號 in "log return"