Pythonで機械学習入門編 その１

 機械学習で株価予測をしてみたく、Python(Keras&Tensorflow)に挑戦してみたのでメモ。
入門として一番参考になったサイトは以下の２つ
・atmarkit Lesson 3　機械学習＆ディープラーニングの、基本的なワークフローを知ろう
・ニューラル ネットワーク PlayGround

機械学習のワークフローは以下の流れと理解しました。
（1）データ準備
（2）問題種別
（3）前処理
（4）“手法” の選択： モデルの定義
（5）“学習方法” の設計： モデルの生成
（6）学習 ： トレーニング
（7）評価
（8）テスト

長くなりそうなので、今回は「データ準備(株式データのダウンロード)」について記載します。
■（1）データ準備(株式データのダウンロード)
　　今回は、ダウ平均株価、日経先物株価から、予測したい銘柄の株価を予測します。
　　まずは、株式データのあるサイトからcsvデータをPythonスクリプトで取得。
　　PythonスクリプトはWikiに記載しています。

次回は、取得した株式データを加工～予測したい銘柄の株価を予測まで記載します。