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人工智能已成发展趋势,而深度学习则是其中*有用的工具之一。虽然科技发展速度迅猛,现在实用技术更新换代的频率已经迅速到以周来计算,但是其背后*为基础的知识却是共通的。本书较为全面地介绍了神经网络的诸多基础与进阶的技术,同时还介绍了如何利用神经网络来解决真实世界中的现实任务。本书各章的内容不仅包括经典的传统机器学习算法与神经网络的方方面面,还对它们进行了对比与创新。如果能够掌握本书所讲述的知识,相信即使具体的技术更新得再快,读者也能根据本书所介绍的知识来快速理解、上手与改进它们。 本书兼顾了理论与实践,不仅从公式上推导出神经网络的各种性质,也从实验上对它们进行了验证,比较适合初学者进行学习。同时,本书所给出的框架更能直接、简单、快速地应用在实际任务中,适合相关从业人员使用。
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本书本着能让新手快速上手量化交易的原则,循序渐进地讲解了量化交易入门所需要的知识,以及大量的开发技巧与交易技巧,具有很强的实用性。vn.py是机构级别的量化交易软件,掌握vn.py框架原理并且熟练运用,有利于新手快速搭建属于自己的量化交易系统。Python语言有非常强大的数据分析库,对于交易策略的研发具有天然优势,且其易学性也深受初学者喜爱。本书即以Python+vn.py这一流行组合写作,从量化交易的起源及其发展进程入手,在简单介绍Python量化编程基础,以及详细解析vn.py架构之后,深入且全面地介绍了CTA策略、海龟策略,以及新策略的开发流程。 相对其他量化交易方面的书,本书不再讲述Python语言编程的大量细节,而将笔墨着重放在对量化交易策略的解析、应用与回测之上,这才是新手真正需要学习和实践的地方。本书适合所有对量化交易感兴
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本书首先讲解量化交易的基础知识,即量化交易的定义、历史、主要内容及与传统交易的区别、JoinQuant(聚宽)量化交易平台;然后讲解量化交易开发语言Python,即讲解Python语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计;接着讲解如何利用Python语言编写量化策略、如何回测、编写量化策略所需要常用函数、因子分析、量化交易策略实例;最后讲解量化选股的技巧、量化择时的技巧及算法交易。在讲解过程中即考虑读者的学习习惯,又通过具体实例剖析讲解量化实际交易过程中的热点问题、关键问题及种种难题。
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《Python灰帽子:黑客与逆向工程师的Python编程之道》是由知名安全机构ImmunityInc的资深黑帽JustinSeitz先生主笔撰写的一本关于编程语言Python如何被广泛应用于黑客与逆向工程领域的书籍。老牌黑客,同时也是ImmunityInc的创始人兼首席技术执行官(CTO)DaveAitel为本书担任了技术编辑一职。本书的绝大部分篇幅着眼于黑客技术领域中的两大经久不衰的话题:逆向工程与漏洞挖掘,并向读者呈现了几乎每个逆向工程师或安全研究人员在日常工作中所面临的各种场景,其中包括:如何设计与构建自己的调试工具,如何自动化实现烦琐的逆向分析任务,如何设计与构建自己的fuzzing工具,如何利用fuzzing测试来找出存在于软件产品中的安全漏洞,一些小技巧诸如钩子与注入技术的应用,以及对一些主流Python安全工具如PyDbg、ImmunityDebugger、Sulley、IDAPython、PyEmu等的深入介绍。作者
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"《Python机器学:模型关系管理》以案例分析为主线介绍不同的集成学,首先阐述弱集成学解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学解构子项目问题,后通过深度学非结构化数据。 《Python机器学:模型关系管理》的核心框架: ?特征工程技术 ?机器学 ?弱集成学策树集成 ?强集成学特征工程+机器学成 ?混合专家(或深度学“神经网络+神经网络”集成 卖点: ?以小数据为启程,阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依,编写简洁代码,实现数据分析 ?以集成学心知识点,展开对相关知识的讨论 ?借助描述案例讲解模型配置,借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述挖掘、归因探索、预测应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解,对数理知识的要求并不高"
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Python期货量化交易实战 Python量化交易入门书 python大数据分析 量化交易投资策略 金融市场技术分析期权
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Python数据分析:基于Plotly的动态可视化绘图 孙洋洋 9787121341137 电子工业出版社【售后无忧】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低,当今的互联网存在海量的数据,想要快速从这些数据中获取更多有效的信息,数据可视化是重要的一环。对Python语言来说,比较传统的数据可视化模块是Matplotlib,但是Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点,限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题,新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性,所以一经问世就受到开发人员的喜爱。本书主要介绍Plotly在可视化各领域的应用,包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习、量化投资等,方便读者对Plotly快速上手。本书绝大部分代码用Python编写,同时也给出了Plotly在R语言、MATLAB和JavaScript中的应用案例。
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Python程序设计 唐大仕 基础数据运算语句控制结构组合数据类型文本处理网络爬虫API调用 本研教材书 电子工业出版
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Python网络爬虫 新目录新专标 工作手册式教材 龚卫 郭嗣鑫 高等职业教育人工智能技术应用专业教材
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Python与机器学习这一话题是如此的宽广,仅靠一本书自然不可能涵盖到面面,甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言,其领域就包括但不限于如下:有监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)和半监督学习(Semi-Supervised Learning)。而具体的问题又大致可以分两类:分类问题(Classification)和回归问题(Regression)。Python本身带有许多机器学习的第三方库,但《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实
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本书是Python用户的一本百科式学习指南,由Python社区数百名成员协作奉献。全书内容分为三大部分。第一部分是关于如何配置使用Python编辑工具的;第二部分深入学习地道Python风格的代码范例;第三部分研究Python社区常用的一些代码库。本书适合有一定Python基础的人员学习,帮助你迅速从小工修炼成专家,编写出高质量的代码!
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"1针对Python新手量身定做,涵盖实际开发中所有重要知识点,内容详尽,代码可读性及可操作性强,快速上手。2 全书基于Python 3,使用通俗易懂的描述和丰富的实例代码,让复杂的问题以简单的形式展现出来,生动有趣,轻松入门。3 包含配套教学资源、实例源代码,资源齐全;提供技术问答邮箱、QQ群,高效学习。"
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Python数据抓取技术与实战【正版图书,电子发票】 【正版】
如何在大数据时代获得实时的数据信息,分析挖掘、提取出有价值的信息,并以直观清晰的图形表示出关键的数量关系和概念,是一个值得研究的问题。本书通过数据抓取篇(如何获得数据信息)、数据分析篇(分析挖掘,提取出有价值的信息)、数据可视化篇(以直观清晰的图形表示出关键的数量关系和概念)详细描述数据抓取、分析、展示的整个流程,每一篇自成一体,可以单独学习掌握。
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Python与量化投资:从基础到实战 王小川【正版】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题;量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略等。 本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书,也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等,尤其是对于量化策略的实现代码,读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果,甚至可将代码直接实盘应用,进行投资。
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Python数据分析:基于Plotly的动态可视化绘图 孙洋洋【正版】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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