Advertisement

Progress in Financial Machine Learning

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
《Progress in Financial Machine Learning》一书聚焦于金融领域机器学习技术的应用与进展，探讨了算法交易、风险管理和量化投资策略等前沿话题。 Machine learning (ML) is revolutionizing nearly every aspect of our lives. Today, ML algorithms can accomplish tasks that only expert humans could perform until recently. In the realm of finance, this marks an incredibly exciting period for adopting disruptive technologies that will redefine how everyone invests for generations to come. Readers will learn how to structure big data in a way that is suitable for ML algorithms; conduct research using these algorithms on such datasets; leverage supercomputing methods; and backtest their findings while minimizing false positives. The book addresses real-life challenges faced by practitioners daily, offering scientifically sound solutions supported by math, code examples, and practical demonstrations. By engaging with the content actively, readers can test proposed solutions in their specific contexts. Authored by a renowned expert and portfolio manager, this book equips investment professionals with cutting-edge tools necessary to thrive in modern finance.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Progress in Financial Machine Learning
    优质
    《Progress in Financial Machine Learning》一书探讨了机器学习技术在金融领域的最新应用与进展，涵盖算法交易、风险管理等多个方面。 机器学习（ML）正在几乎每一个方面重塑我们的生活。如今，ML算法能够完成之前只有专家人类才能处理的任务。在金融领域，现在是采用这一颠覆性技术的最佳时机，它将彻底改变几代人的投资方式。读者可以学到如何组织大数据以适应ML算法；如何使用这些数据进行研究；如何运用超级计算方法；以及如何验证自己的发现同时避免假阳性结果的出现。 本书针对从业者日常面临的实际问题提供了科学合理的解决方案，并通过数学、代码和实例加以解释说明，使读者能够成为积极的应用者，在特定环境中测试建议的方法。此书由一位公认的专家兼投资组合经理撰写，旨在为金融专业人士提供实现现代金融成功的创新工具。
     
  • Progress in Financial Machine Learning
    优质
    《Progress in Financial Machine Learning》一书聚焦于金融领域机器学习技术的应用与进展，探讨了算法交易、风险管理和量化投资策略等前沿话题。 Machine learning (ML) is revolutionizing nearly every aspect of our lives. Today, ML algorithms can accomplish tasks that only expert humans could perform until recently. In the realm of finance, this marks an incredibly exciting period for adopting disruptive technologies that will redefine how everyone invests for generations to come. Readers will learn how to structure big data in a way that is suitable for ML algorithms; conduct research using these algorithms on such datasets; leverage supercomputing methods; and backtest their findings while minimizing false positives. The book addresses real-life challenges faced by practitioners daily, offering scientifically sound solutions supported by math, code examples, and practical demonstrations. By engaging with the content actively, readers can test proposed solutions in their specific contexts. Authored by a renowned expert and portfolio manager, this book equips investment professionals with cutting-edge tools necessary to thrive in modern finance.
     
  • Mathematics in Machine Learning
    优质
    本课程探讨机器学习中数学原理的应用，涵盖线性代数、概率论与统计学等核心领域，帮助学员构建坚实的理论基础。 《Mathematics for Machine Learning》这本书的书签应该是正确的，作者是Marc Peter Deisenroth, A Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong。
     
  • Deep Learning (in the Adaptive Computation and Machine Learning Series)
    优质
    《Deep Learning》是麻省理工出版社出版的自适应计算与机器学习系列丛书之一，系统介绍了深度学习领域的核心理论、算法及应用。 声明：本PDF来自网络，仅供学习使用，不得用于商业用途。文档涉及深度学习内容，由专家创作而成，希望能对大家有所帮助。
     
  • An Initial Course in Machine Learning (2nd Edition)
    优质
    《An Initial Course in Machine Learning》第二版是一本为初学者设计的机器学习入门教材，全面介绍了机器学习的基本概念和算法。 此系列反映了机器学习与模式识别领域的最新进展及应用，并通过出版各类参考书籍、教科书和手册来传播这些成果。强烈鼓励包含具体的实例、应用以及方法的介绍。本书中的信息来源于权威且值得信赖的来源，尽管已尽最大努力确保发布可靠的数据和资料，但作者和出版社不对所有材料的有效性或其使用后果承担责任。
     
  • Progress in Cryptology
    优质
    《Progress in Cryptology》是一本专注于密码学领域最新进展的研究书籍或期刊，涵盖了加密技术、安全协议和理论分析等方面的内容。 91年美密会的经典之作值得经常阅读，有助于梳理我们的基础知识。
     
  • Cloud Computing in Support of Machine Learning and Cognitive Applications ...
    优质
    本论文探讨了云计算在支持机器学习与认知应用中的作用，分析了相关技术如何通过云平台优化资源分配、提高计算效率，并推动人工智能领域的发展。 Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications: A Machine Learning Approach by Kai Hwang, Chapter 17.
     
  • Progress in Sliding Mode Control.pdf
    优质
    本论文集《Progress in Sliding Mode Control》收录了近年来滑模控制领域的最新研究成果和进展，涵盖了理论分析、设计方法及应用案例。 详细阐述了滑模控制的理论与方法，对学习滑模控制的同行来说有一定帮助。
     
  • Machine Learning Foundations.pdf
    优质
    《Machine Learning Foundations》是一本深入浅出介绍机器学习基本概念和理论的电子书，适合初学者及进阶读者理解算法原理与实践应用。 《机器学习基础》这本书有500多页的PDF版本，如果在或其他平台因为缺少下载积分而无法获取的话，可以在我的博客中联系我，我可以免费提供给大家。不过现在请去掉具体的联系方式。 简化后的表述可以是： 《机器学习基础》一书提供了约500页的PDF版内容。对于那些因缺乏下载积分而在平台上难以获得该资源的朋友，可以通过适当的方式与我取得联系，我会无偿分享这本书给需要的人。