Day36 参加职训(机器学习与资料分析工程师培训班)，网站设计与网页工程技术

上午: 网站设计与网页工程技术

# 连接资料库
import sqlite3
import numpy as np
con = sqlite3.connect('db.sqlite3')
cur = con.cursor()

data = cur.execute('SELECT * FROM stock_stock_price WHERE id <= 50')
alist = cur.fetchall()
data_1 = np.array(alist)
x = data_1[:,4].astype('float64')

cur.execute('SELECT * FROM stock_stock_price WHERE id > 1 AND id <=51')
alist_y = cur.fetchall()
data_2 = np.array(alist_y)
y = data_2[:,4].astype('float64')
y

from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
def PolynomialRegression(degree=2, **kwargs):
    return make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), LinearRegression(**kwargs))

# 训练模型
PLR_model = PolynomialRegression(degree=100).fit(x[:,np.newaxis],y)
ypred = PLR_model.predict(x[:,np.newaxis])

# 资料视觉化
plt.plot(x,y,'o')
plt.plot(x,ypred)

这们课程还有些部分没有上完，老师之後会采用录影的方式提供学员之後补齐。

下午: 专题讨论

今日各组以论文形式报告专题，并给予建议与改善方法。