面向金融的机器学习

书籍简介:

本书探索了机器学习的新进展，展示了如何将其应用于包括保险、交易和贷款在内的整个金融领域。书中解释了主要机器学习技术背后的概念和算法，并提供了用于自制模型的Python代码示例。书中展示了机器学习如何处理结构化数据、文本、图像和时间序，涵盖了生成对抗性学习、强化学习、调试和发布机器学习产品等方面的内容，讨论了如何克服机器学习中的偏差，最后探究了贝叶斯推理和概率编程。你将从本书中学到：将机器学习应用于结构化数据、自然语言、照片以及书面文本；机器学习如何检测诈骗、预测金融趋势、分析客户情绪等；在Python、scikit-learn、Keras和TensorFlow中实现启发式基线、时间序列、生成模型和增强学习；深入挖掘神经网络，研究GAN和强化学习的应用；调试机器学习应用并为上线做准备；解决机器学习中的偏差和隐私问题。

书籍规格:

书籍信息归属:

面向金融的机器学习是东南大学出版社于2020.8出版的中图分类号为 F830.49 的主题关于 机器学习－应用－金融－英文 的书籍。