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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:图;24cm

并列正题名:

Introduction to machine learning & quantitative finance

个人责任者:

倪好 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:

F830.59

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。全书共分9章。第1章介绍机器学习的发展状况并概述机器学习在金融中的应用。第2章介绍监督学习的通用框架。第3章描述最简单的线性回归模型——普通最小二乘法以及正则化方法——岭回归和套索回归，并讨论线性模型及非线性的回归和分类方法。第4章讨论监督学习中的树模型。第5章重点介绍三种主要的神经网络：人工神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。第6章和第7章介绍无监督学习，主要包括聚类分析和主成分分析。第8章重点介绍强化学习在投资组合优化中的应用。第9章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金融违约风险，为读者提供解决实际数据问题的经验。

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