本书主要以国内A股市场为例，借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，同时展示了如何对策略进行回测，以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外，本书还讲解了自然语言处理（NLP）技术在量化交易领域的发展趋势，并使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。

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你是否想过通过一本书来学习Python？《深入浅出Python))通过一种独特的超越语法手册的方式来帮助你学习Python。你将能够快速掌握Python的基础知识，然后扩展到持久化、异常处理、Web开发、SQLite、数据处理和Google应用引擎中去。你也将学会如何为Android编写移动应用，这要感谢Pvthon带给你的强大能力。《深入浅出Python》融合了完备的学习经验，它将帮助你成为真正的Python编程员。

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《IT名人堂•深入浅出SQL Server 2000开发、管理与应用实例》适用于已经掌握了SQL Server基础知识，但缺少实践经验的读者，对初学者来说更是一本入门与进阶的必备指导用书。

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机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者京东这样的电子商务网站购买商品，或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目，甚至只是进行一次百度搜索，就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集，在进行预处理之后用来训练模型，而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外，目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及，如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。可以说要想深入机器学习的应用开发当中，现在就是一个很好理想的时机。本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上很好注重知识的实用性和可操作性。全书采用由浅入深、循序渐进的讲授方式，接近遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。本书适合有程序设计语言和算法基础的读者学习使用。

本书通过对数据科学技术基本技能和丰富实用的示例的介绍，展示如何获取、分析和可视化数据，利用数据应对常见的业务挑战。通过优化共享单车公司的业务运营、从网站上提取数据并创建推荐系统等示例，你将学会如何找到数据驱动的解决方案并使用这些方案做出商业决策。本书所涵盖的内容包括进行探索性数据分析、运行 A/B 测试、使用逻辑回归模型进行二分类及使用机器学习算法等。通过本书，你还将学习如何预测客户需求、优化营销活动、减少客户流失、预测网站流量，以及构建推荐系统等。

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