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机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战
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机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(第章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3章)。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4章),讲解了DNN模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN模型(第6章)。接着,本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7章)。后面简单描述了RNN
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作者在百度互联网证券、百度金融等互联网金融公司多年从业经验的总结; 涵盖从传统的趋势跟踪技术及统计套利技术,到*的机器学习技术等各种量化技术; 树立对量化交易的正确认识,搭建交易技术与量化技术之间的稳固纽带; 给出完整的量化交易知识体系,所有实例均采用真实的交易进行讲解; 详解量化基础知识,以及Python、NumPy、pandas、可视化和数学等量化工具及实例; 详解量化择时、选股、资金管理、度量、*参数等技术及交易实例; 详解机器学习技术在量化交易领域的应用,并给出交易实例。
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Python与量化投资 从基础到实战+量化交易之路 用Python做股票量化分析 共2本 python机器学习技术 金融
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机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战 本书适合能看懂Python 代码,对机器学习感兴趣,期望入门的读者。
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