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机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分,海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示,自己动手构建机器学习解决方案并非难事! 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学,全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容,帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。 * 机器学习的基本概念及其应用 * 常用机器学习算法的优缺点 * 机器学习所处理的数据的表示方法,包括重点关注数据的哪些方面 * 模型评估和调参的方法 * 管道的概念 * 处理文本数据的方法,包括文本特有的处理方法 * 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议
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人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域,人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书,你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法,对金融市场的走势做出预测。 作者伊夫 希尔皮斯科博士基于多年开发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验,展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例,有助于你边学边练,轻松复现书中的所有结果。 * 学习人工智能的主要概念和算法,并了解通用人工智能和超级智能 * 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践 * 运用神经网络和强化学习等方法,发掘金融市场的统计失效现象 * 学习向量化回测和算法交易,并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署 * 展望金融人工智能的未来,涉及基于人工智能的竞争和金融奇点
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