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本练习是课程的一部分
本章将学习如何在金融领域应用机器学习。我们还会探索一些股票数据，并将其准备为机器学习算法可用的数据。最后，我们将拟合第一个机器学习模型——线性模型，用于预测股票未来的价格变动。
当前练习
学习如何使用基于树的机器学习模型来预测股票价格的未来数值，以及如何使用基于森林的方法进行回归和特征选择。
我们将学习如何对数据进行归一化与缩放，以用于 KNN 和神经网络方法。随后，学习如何使用 KNN 和神经网络回归来预测股票价格的未来数值（或其他任何回归问题）。
本章中，您将学习如何使用现代投资组合理论（MPT）和夏普比率来绘制并寻找最优股票组合。您还将使用机器学习来预测最优组合。最后，您将评估由机器学习预测的投资组合的表现。