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• 200 __ |a 面向金融的机器学习 |e |f Jannes Klaas著 |g

• 210 __ |a 南京 |c 东南大学出版社 |d 2020.08

• 215 __ |a 14,435页 |c 图 |d 24cm

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• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 金融研究人员

• 606 __ |a 机器学习 |j 英文 |x 应用 |y |z

• 690 __ |a F830.49

• 701 __ |a 克拉斯

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• 801 _0 |a CN |b 武汉新华书店股份有限公司 |c 20210412