请根据以下要求为计算机科学与技术专业的学生提出一个matlab大作业选题：1、 结合自己专业编一道解决实际应用的数学建模问题要求不能太简单。2、 要先分析问题将大问题分解为至少3个小问题然后得出模型用matlab解题并分析结果。3、 要在报告后列出参考文献。4、 三个人一组将报告完成。5、按分析的正确程度和是否详细给分

题目：基于机器学习的股票价格预测

1、问题分析： 股票价格预测是投资者关注的重点问题之一，通过机器学习的方法，可以对大量的历史数据进行分析预测未来的股票价格趋势，为投资决策提供参考。 具体问题分析如下： 1）如何获取并整理历史股票价格数据？ 2）如何确定影响股票价格的因素？ 3）如何建立合适的机器学习模型对股票价格进行预测？

2、问题分解： 1）获取并整理历史股票价格数据 a. 如何获取股票市场数据 b. 如何对数据进行清洗和整理 c. 如何将数据存储到matlab中 2）确定影响股票价格的因素 a. 如何对股票数据进行特征工程 b. 如何分析不同因素对股票价格的影响 3）建立合适的机器学习模型对股票价格进行预测 a. 如何选择合适的机器学习算法 b. 如何进行模型的训练和测试 c. 如何评估模型的表现

3、模型设计： 1）获取并整理历史股票价格数据 a. 使用tushare库获取历史股票数据 b. 对数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值 c. 将数据存储到matlab中 2）确定影响股票价格的因素 a. 对股票数据进行特征工程，例如使用技术指标和基本面指标 b. 分析不同因素对股票价格的影响，例如通过相关系数矩阵分析 3）建立合适的机器学习模型对股票价格进行预测 a. 选择合适的机器学习算法，例如线性回归、支持向量机、随机森林等 b. 进行模型的训练和测试，使用交叉验证方法评估模型的表现 c. 评估模型的表现，使用均方误差、平均绝对误差等指标进行评估

4、参考文献： 1）周志华，机器学习，清华大学出版社，2016年 2）李航，统计学习方法，清华大学出版社，2012年 3）张爱民，机器学习算法及其应用，人民邮电出版社，2019年

5、小组成员：A、B、C。评分标准： 分析的正确程度（30分）：包括对问题的理解和分析是否准确，对模型设计的合理性进行评估等。 是否详细（30分）：包括对问题分解的详细程度，对模型设计的详细程度等。 代码实现（30分）：包括代码的完整性和规范性，代码的可读性和可维护性等。 报告撰写（10分）：包括报告的排版格式和内容结构，报告的语言表达和文字准确度等