本書系統(tǒng)性地介紹了資產(chǎn)定價(jià)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)理論與實(shí)踐知識(shí)，并以機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于中國股票市場資產(chǎn)收益率預(yù)測項(xiàng)目為案例，具體展示了機(jī)器學(xué)習(xí)算法落地應(yīng)用于中國金融業(yè)界的流程和效果。本書主要內(nèi)容包括資產(chǎn)定價(jià)基礎(chǔ)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估知識(shí)、線性機(jī)器學(xué)習(xí)模型、回歸樹類機(jī)器學(xué)習(xí)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、中國股票市場制度背景、機(jī)器學(xué)習(xí)

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本書全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能系統(tǒng)決策機(jī)制，提出一種基于人機(jī)溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2～5章，介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學(xué)習(xí)和反事實(shí)推理、基于與或圖模型的人機(jī)協(xié)

本書是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典教材，完整、詳細(xì)地討論了各個(gè)主題，且包含了相關(guān)的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)。全書共15章，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、Rosenblatt感知器、回歸建模、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、正則化理論、主成分分析、自組織映射、信息論學(xué)習(xí)模型、源于統(tǒng)計(jì)力學(xué)的隨機(jī)方法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、神經(jīng)動(dòng)力

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本書旨在利用TensorFlow針對(duì)各種現(xiàn)實(shí)場景設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，引導(dǎo)讀者實(shí)現(xiàn)有趣的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。本書涵蓋10個(gè)實(shí)踐項(xiàng)目，如用目標(biāo)檢測API標(biāo)注圖像、利用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）預(yù)測股票價(jià)格、構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器翻譯模型、檢測Quora數(shù)據(jù)集中的重復(fù)問題等。通過閱讀本書，讀者可以了解如何搭建深度學(xué)習(xí)的TensorFlo

本書介紹了人工智能和大數(shù)據(jù)涉及的核心概念和模型。書中涉及概念包括監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)類型、可視化、線性回歸、邏輯回歸、分類回歸樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。同時(shí)，本書理論和實(shí)際并重，基于真實(shí)的實(shí)例和數(shù)據(jù)集，引入了R語言演示實(shí)際計(jì)算和操作，為讀者展示解決實(shí)際問題的代碼，從而讓讀者掌握在實(shí)際生活中解決相關(guān)問題的方法。 本書適合想要綜合

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