机器学习算法（原书第2版） - 第1页

...领域常用的所有重要机器学习算法以及 TensorFlow 和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、k 均值、随机森林等，这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习...

...统计分析，了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略，以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。最后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术...

...p>本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作...

...版地址：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow 3rd Edition (Third)《机器学习实战（原书第 3 版）：基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》是全球畅销的机器学习...

...机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，优化机器人的行为以便使用较少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。《机器学习导论（原书第3版...

...它与人类思维之间的深刻关系，并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能、逻辑学和哲学的大众读者，读者无须过多数学和算法知识就能读懂。