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作  者:阿布,胥嘉幸 编著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:315 装  帧:平装 ISBN:9787121321603 ●第1篇机器学习篇
●第1章初识机器学习2
●1.1机器学习——赋予机器“学习”的灵魂2
●1.1.1小红帽识别毒蘑菇2
●1.1.2三种机器学习问题6
●1.1.3常用符号6
●1.1.4回顾7
●1.2KNN——相似的邻居请投票7
●1.2.1模型原理7
●1.2.2鸢尾花卉数据集（IRIS）9
●1.2.3训练模型9
●1.2.4评估模型12
●1.2.5关于KNN14
●1.2.6运用KNN模型15
●1.2.7回顾16
●1.3逻辑分类I：线性分类模型16
●1.3.1参数化的模型16
●1.3.2逻辑分类：预测18
●1.3.3逻辑分类：评估22
●1.3.4逻辑分类：训练23
●部分目录

内容简介

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习分类模型的训练（靠前章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界优选的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。接着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简单描述了RNN模型（第8章），接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目（第9章）。 阿布,胥嘉幸 编著 阿布，多年互联网金融技术从业经验，曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司，现自由职业，个人量化交易者，擅长个人中小资金量化交易领域系统开发，以及为中小型量化私募资金提供技术解决方案、技术支持、量化培训等工作。
胥嘉幸，北京大学硕士，先后就职于百度金融证券、百度糯米搜索部门。多年致力于大数据机器学习方面的研究，有深厚的数学功底和理论支撑。在将机器学习技术融于传统金融量化领域方面颇有研究。

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