编辑推荐 1.金融领域趋势。过去几十年，金融业一直过于依赖简单的统计技术来识别数据中的模式，机器学习算法有望改变这一现状。在未来几年，机器学习将引领金融界，给金融领域带来颠覆性变化。 2.领域内经典图书。机器学习算法应用于金融领域的前沿书籍，提供一系列经过验证的工具和方法，量化投资专业人士在实操中的重要参考书。 3.作者备受认可。马科斯教授集投资经理、教授、研究员三重身份于一身，拥有20多年利用机器学习算法和超级计算开发投资策略的经验。 4.真正介绍金融机器学习。量化金融领域的失败率很高，不是因为机器学习算法无效，而是因为投资者用错了机器学习。这本书将全面介绍机器学习在金融建模中的应用。 5.兼具理论和实操。提供详细的算法分析、程序代码，明确的输出结果图，以及每章练习题，既适合相关院校和培训机构拿来作为培训量化交易系统课程的教材，又可作为量化金融投资...(展开全部)

编辑推荐 1.金融领域趋势。过去几十年，金融业一直过于依赖简单的统计技术来识别数据中的模式，机器学习算法有望改变这一现状。在未来几年，机器学习将引领金融界，给金融领域带来颠覆性变化。 2.领域内经典图书。机器学习算法应用于金融领域的前沿书籍，提供一系列经过验证的工具和方法，量化投资专业人士在实操中的重要参考书。 3.作者备受认可。马科斯教授集投资经理、教授、研究员三重身份于一身，拥有20多年利用机器学习算法和超级计算开发投资策略的经验。 4.真正介绍金融机器学习。量化金融领域的失败率很高，不是因为机器学习算法无效，而是因为投资者用错了机器学习。这本书将全面介绍机器学习在金融建模中的应用。 5.兼具理论和实操。提供详细的算法分析、程序代码，明确的输出结果图，以及每章练习题，既适合相关院校和培训机构拿来作为培训量化交易系统课程的教材，又可作为量化金融投资...(展开全部)

·用监督学习回归模型开发算法交易策略和衍生品定价模型。 ·用监督学习分类模型预测信货违约概率，检测欺诈行为。 ·用降维技术解决投资组合管理和收益率曲线构造问题。 ·为实现交易策略和管理投资组合，用降维和聚类技术寻找相似资产。 ·用强化学习模型和技术开发交易策略、衍生品对冲策略，管理投资组合。 ·用NLTK和scikit-learn等Python库解决金融领域自然语言处理问题。

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，每章后都有习题和参考文献，便于学生巩固学习，适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材，也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

本书是机器学习领域内一部具有里程碑意义的著作。包括哥伦比亚大学、北京大学在内的多个国内外名校均有以该书为基础开设的研究生课程。全书内容丰富，视野宽阔，深入浅出地介绍了目前机器学习重要的理论和关键的算法。

机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。 本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从...(展开全部)

本书是最全面的机器学习教材之一。书中首先介绍了机器学习的构成要素（任务、模型、特征）和机器学习任务，接着详细分析了逻辑模型（树模型、规则模型）、几何模型（线性模型和基于距离的模型）和概率模型，然后讨论了特征、模型的集成，以及被机器学习研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语，还引入了一些新的概念，同时提供了大量精选的示例和插图解说。

本书对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索，涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中，经典方法包括平均/小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等，新趋势包括稀疏、凸分析与优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。全书构建了一套明晰的机器学习知识体系，各章内容相对独立，物理推理、数学建模和算法实现精准且细致，并辅以应用实例和习题。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。

本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。 本书可作为计算机专业 本科生、研究生 教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。