| 作 者： | 陈学彬 |
| 出版社： | 高等教育出版社 |
| 丛编项： | |
| 版权说明： | 本书为出版图书，暂不支持在线阅读，请支持正版图书 |
| 标 签： | 暂缺 |
| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 未知 | 暂无 | 暂无 | 未知 | 0 | 暂无 |
导论
节 智能投资与机器学习的概念
第二节 机器学习在智能投资中的应用
篇 智能投资方法
章 机器学习基础
节 机器学习的基本原理
第二节 机器学习方法的分类
第三节 机器学习的常用算法
本章小结
基本概念
复习思考题
第二章 基于Python的机器学习软件包
节 Python机器学 Scikit-Learn
第二节 深度学习框架TensorFlow
第三节 神经网络 API:Keras
第四节 深度学习框架PyTorch
本章小结
基本概念
复习思考题
第三章 智能投资模型训练的数据预处理
节 数据清洗
第二节 数据标准化
第三节 数据中性化
第四节 独热编码
本章小结
基本概念
复习思考题
第二篇 智能投资：回归分析
第四章 线性回归估值选股模型
节 线性回归的基本原理
第二节 线性回归的模型与程序
第三节 线性回归估值选股模型应用
本章小结
基本概念
复习思考题
第五章 逻辑回归收益率预测选股模型
节 逻辑回归的基本原理
第二节 逻辑回归的模型与程序
第三节 逻辑回归收益率预测选股模型应用
本章小结
基本概念
复习思考题
第三篇 智能投资：分类模型
第六章 决策树分类选股模型
节 决策树分类的基本原理
第二节 决策树分类的模型与程序
第三节 决策树分类选股模型应用
本章小结
基本概念
复习思考题
