欢迎来到Python周刊第318期。让我们直奔主题。
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这是将机器学习应用到日内股票价格/回报预测的任务的文章系列中的第一篇。对于大多数贸易公司而言，价格预测至关重要。多年来，人们一直在使用各种预测技术。我们将探讨这些技术以及最近流行的算法，例如神经网络。在这篇文章中，我们将关注把线性模型应用于市场数据特征。
- 第2部分：神经网络 - 在这篇文章中，我们将关注把神经网络应用于市场数据特征。
本文解释了文字嵌入背后的原由，并演示了如何通过这些技术，使用来自50万份亚马逊食品评论的数据，创建类似词汇的集合。
在这篇文章中，我们将分享大规模管理Python代码时所遇到的一些挑战，以及Python一般是如何提供一个快速可靠的代码开发环境的。
如果你的Python程序比你想要的慢，那么你可以通过并行化来加快它们。在这个简短的引文中，你将了解Python 2和3中并行处理的基础知识。
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