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题名/责任者:

机器学习在量化金融中的应用/倪好[等]著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-302-56596-3/CNY69.00

载体形态项:

207页:彩图;24cm

并列正题名:

Introduction to machine learning & quantitative finance

个人责任者:

倪好 (计算机科学) 著

学科主题:

机器学习-应用-金融投资

中图法分类号:

F830.59-39

中图法分类号:

F830.5

题名责任附注:

著者还有：于光希、郑劲松、董欣

相关题名附注:

封面英文题名：Introduction to machine learning & quantitative finance

提要文摘附注:

本书阐释机器学习的数学基础及其在金融数据分析领域的应用。内容涉及机器学习发展状况、监督学习的通用框架、普通最小二乘法以及正则化方法、树模型(包括决策树、随机森林和梯度提升树)、神经网络(包括全连接神经网络、卷积神经网络和循环神经网络)、无监督学习、强化学习在投资组合优化中的应用，最后以一个流行的数据挑战项目为例，使用前几章介绍的机器学习方法预测违约风险。

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