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TensorFlow 之外的好選擇

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圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:    
圖書名稱:TensorFlow之外的好選擇:Keras、Caffe SK-Learn機器學習實作

機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。本書繞過理論障礙,打通了一條由淺入深的機器學習之路。豐富的實戰案例講解,介紹如何將機器學習技術運用到股票量化交易、圖片渲染、圖片識別等領域。
本書包含兩部分:機器學習篇和深度學習篇。

機器學習篇,主要從零開始,介紹什麼是資料特徵、機器學習模型,如何訓練模型、偵錯模型,以及如何評估模型的成績。透過一些簡單的工作實例,說明在使用模型時如何分析並處理工作資料的特徵,如何組合多個模型共同完成工作,並嘗試將機器學習技術運用到股票交易中,重複熟悉這些技術的同時,感受機器學習技術在落實到專業領域時常犯的錯誤。

深度學習篇,則主要介紹一些很基礎的深度學習模型,如DNN、CNN 等,簡單涵蓋一些RNN 的概念描述。我們更關注模型的直觀原理和背後的生物學設計理念,希望讀者能夠帶著這些了解,直接上手應用深度學習架構。

本書適合有Python程式設計能力的讀者。如果讀者有簡單的數學基礎,了解機率、矩陣則更佳。使用過Numpy、pandas 等資料處理工具的讀者讀起來也會更輕鬆,但這些都不是必需的。


本書所附程式可在http://www.topteam.cc 佳魁官網下載

作者簡介:

阿布:多年互聯網金融技術經驗,曾就職於奇虎360、百度互聯網證券、百度金融等互聯網型金融公司,現為自由職,個人量化交易者,擅長個人中小資金量化交易領域系統開發,以及為中小型量化私募資金提供技術解決方案、技術支援、量化培訓等工作。|

胥嘉幸:北京大學碩士,先後任職百度金融證券、百度糯米搜索部門。致力於大數據機器學習方面的研究,有深厚的數學功底和理論支撐。將機器學習技術融於傳統金融量化領域方面頗有研究。

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作者序
前言

越來越多的人期待能擠進機器學習這一領域,這些人常常有一些程式設計和自學能力,但數學等基礎理論能力不足。對於這些人群,從頭開始學習機率統計等基礎學科是痛苦的,如果直接上手使用機器學習工具常常又感到了解不足,缺少點什麼。本書就是針對這一人群,避過數學推導等複雜的理論推衍,介紹模型背後的一些簡單直觀的了解,以及如何上手使用。

本書希望能夠獲得這些人的喜愛。

全書包含兩部分:機器學習篇和深度學習篇。

機器學習篇(1 ∼ 3章)主要從零開始,介紹什麼是資料特徵、機器學習模型,如何訓練模型、偵錯模型,以及...
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目錄
前言

第一篇 機器學習篇
第1章 初識機器學習
1.1 機器學習——指定機器「學習」的靈魂
1.2 KNN——相似的鄰居請投票
1.3 邏輯分類I:線性分類模型
1.4 邏輯分類II:線性分類模型
第2章 機器學習進階
2.1 特徵工程
2.2 偵錯模型
2.3 分類模型評估指標
2.4 回歸模型
2.5 決策樹模型
2.6 模型融合
第3章 實戰:股票量化
3.1 第一步:建置童話世界
3.2 第二步:應用機器學習
3.3 第三步:在真實世界應用機器學習

第二篇 深度學習篇
第4章 深度學習:背景和工具
4.1 背景
4.2 深度學習架構簡介
4.3 ...
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商品資料
  • 作者: 阿布、胥嘉幸
  • 出版社: 佳魁數位 出版日期:2018-01-08 ISBN/ISSN:9789863796060
  • 語言:繁體中文 裝訂方式:平裝 頁數:416頁 開數:17*23*1.9
  • 類別: 二手書> 中文書> 電腦
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