书目信息 |
| 题名： |
机器学习在量化金融中的应用
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| 作者： | 倪好 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2021 |
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| 页数： | 207页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | F830.59-39 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--应用--金融投资 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-56596-3 | |
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| 200 | 1 | @a机器学习在量化金融中的应用@9ji qi xue xi zai liang hua jin rong zhong de ying yong@b专著@f倪好[等]著 |
| 210 | @a北京@c清华大学出版社@d2021 | |
| 215 | @a207页@c彩图@d24cm | |
| 304 | @a著者还有：于光希、郑劲松、董欣 | |
| 312 | @a封面英文题名：Introduction to machine learning & quantitative finance | |
| 330 | @a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。 | |
| 510 | 1 | @aIntroduction to machine learning & quantitative finance@zeng |
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| 机器学习在量化金融中的应用/倪好[等]著.-北京：清华大学出版社，2021 |
| 207页：彩图；24cm |
| ISBN 978-7-302-56596-3：CNY69.00 |
| 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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| 相关链接 |
正题名：机器学习在量化金融中的应用
索取号：F830.59-39/9
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1898216 | 218982162 | 样本书库/1121290205/ [索取号:F830.59-39/9] | 在馆 | |
| 2 | 1898217 | 218982171 | 新区/2060790405/ [索取号:F830.59-39/9] | 在馆 | |
| 3 | 1898218 | 218982180 | 新区/2060790405/ [索取号:F830.59-39/9] | 在馆 |