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金融中的机器学习
(英)简尼斯·克拉斯更新时间:2021-07-09 10:34:44
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机器学习是设计与应用算法的科学,可从数据中进行学习和预测,其应用已经非常普遍。金融领域集中了大量的交易数据,为人工智能技术的运用奠定了良好的数据基础。本书面向金融领域的读者,介绍了机器学习技术的原理与实践。本书包括10章,介绍了神经网络算法、结构化数据的处理、计算机视觉处理技术、时间序列分析、自然语言处理、生成模型的应用、强化学习技术、数据建模与调试、贝叶斯推理和概率编程等内容。本书由资深金融从业者编写,融合了其在金融项目中关于机器学习的实践经验,适合金融领域的数据科学家、数据分析师、金融科技公司的技术研发人员以及对金融领域的机器学习技术感兴趣的读者阅读。
品牌:人邮图书
译者:曾荣飞
上架时间:2021-05-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
金融中的机器学习最新章节
查看全部- 推荐读物
- 结束语
- 10.2 本章小结
- 10.1 贝叶斯推理入门指南
- 第10章 贝叶斯推理和概率编程
- 9.10 本章小结
- 9.9 练习
- 9.8 开发公平模型的检查清单
- 9.7 不公平则是复杂系统的失败
- 9.6 解释模型来确保公平
(英)简尼斯·克拉斯
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