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阿布,胥嘉幸编著 著



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发表于2024-11-14

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图书介绍

店铺: 文轩网旗舰店
出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121321603
商品编码:14663403495
出版时间:2017-08-01


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图书描述

作  者:阿布,胥嘉幸 编著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:315 装  帧:平装 ISBN:9787121321603 第1篇机器学习篇
第1章初识机器学习2
1.1机器学习——赋予机器“学习”的灵魂2
1.1.1小红帽识别毒蘑菇2
1.1.2三种机器学习问题6
1.1.3常用符号6
1.1.4回顾7
1.2KNN——相似的邻居请投票7
1.2.1模型原理7
1.2.2鸢尾花卉数据集(IRIS)9
1.2.3训练模型9
1.2.4评估模型12
1.2.5关于KNN14
1.2.6运用KNN模型15
1.2.7回顾16
1.3逻辑分类I:线性分类模型16
1.3.1参数化的模型16
1.3.2逻辑分类:预测18
1.3.3逻辑分类:评估22
1.3.4逻辑分类:训练23
部分目录

内容简介

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(靠前章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3章)。自然界优选的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4章),讲解了DNN模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片识别任务(第5章)。后续章节在此基础上,完成更为复杂的图片识别CNN模型(第6章)。接着,本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目,从准备数据集,到完成识别任务(第7章)。后面简单描述了RNN模型(第8章),接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目(第9章)。 阿布,胥嘉幸 编著 阿布,多年互联网金融技术从业经验,曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司,现自由职业,个人量化交易者,擅长个人中小资金量化交易领域系统开发,以及为中小型量化私募资金提供技术解决方案、技术支持、量化培训等工作。
胥嘉幸,北京大学硕士,先后就职于百度金融证券、百度糯米搜索部门。多年致力于大数据机器学习方面的研究,有深厚的数学功底和理论支撑。在将机器学习技术融于传统金融量化领域方面颇有研究。

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