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商用機(jī)器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787111662389
- 條形碼：9787111662389 ; 978-7-111-66238-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
商用機(jī)器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐 本書特色
適讀人群 ：本書適合金融專業(yè)以及相關(guān)經(jīng)濟(jì)專業(yè)的師生作為教材使用，也適合作為機(jī)器學(xué)習(xí)的初學(xué)者和業(yè)界人士的參考用書。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能*值得期待的內(nèi)容，也*具商業(yè)價(jià)值。本書是金融工程和風(fēng)險(xiǎn)管理大師約翰·赫爾教授的*新著作。全書深入淺出地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的核心內(nèi)容、*常用和流行的算法以及大量機(jī)器學(xué)習(xí)的商用案例，對(duì)技術(shù)性要求很低，并且讓讀者很容易從商業(yè)的角度理解其技術(shù)內(nèi)涵，特別適合機(jī)器學(xué)習(xí)的初學(xué)者和業(yè)界人士閱讀，也非常適合大學(xué)商學(xué)院教學(xué)，幫助其學(xué)生了解“數(shù)據(jù)科學(xué)家”這個(gè)職業(yè)。 特別地，作者在書中同時(shí)使用Excel工作表和Python代碼，方便初學(xué)者先從容易的Excel入手，按照自己的節(jié)奏，再慢慢轉(zhuǎn)向Python，書中的相關(guān)數(shù)據(jù)、工作表和Python代碼都可在指定網(wǎng)站查詢。另外，本書還配有相關(guān)的教輔資料、PPT，以供參考。
商用機(jī)器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書向企業(yè)高管和學(xué)生介紹了在機(jī)器學(xué)習(xí)中如何使用工具，不需要使用微積分、矩陣或向量代數(shù)就可以清楚、簡(jiǎn)潔地解釋目前*流行的算法。本書的重點(diǎn)是業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，并提供了許多案例，比如評(píng)估一個(gè)國家進(jìn)行靠前投資的風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)測(cè)房地產(chǎn)的價(jià)值，以及可以細(xì)致到將零售貸款分為可接受或不可接受模式。書中示例的數(shù)據(jù)、工作表和Python代碼都在作者的網(wǎng)站上，本書同時(shí)還提供了一套完整的幻燈片，供教師使用，教師可自行下載使用。
商用機(jī)器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐 目錄
作者簡(jiǎn)介
譯者和審校者簡(jiǎn)介
譯者序
前言
第1章 引言 / 1
1.1 關(guān)于本書及相關(guān)材料 / 4
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)分類 / 5
1.3 驗(yàn)證和測(cè)試 / 7
1.4 數(shù)據(jù)清洗 / 14
1.5 貝葉斯定理 / 17
第2章 無監(jiān)督學(xué)習(xí) / 23
2.1 特征縮放 / 24
2.2 k-均值算法 / 25
2.3 設(shè)置k值 / 28
2.4 維度災(zāi)難 / 31
2.5 國家風(fēng)險(xiǎn) / 32
2.6 其他聚類方法 / 39
2.7 主成分分析 / 41
第3章 監(jiān)督學(xué)習(xí)：線性回歸 / 49
3.1 線性回歸：?jiǎn)翁卣?/ 50
3.2 線性回歸：多特征 / 52
3.3 分類特征 / 54
3.4 正則化 / 55
3.5 嶺回歸 / 56
3.6 套索回歸 / 61
3.7 彈性網(wǎng)絡(luò)回歸 / 64
3.8 房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)模型結(jié)果 / 65
3.9 邏輯回歸 / 71
3.10 邏輯回歸的準(zhǔn)確性 / 72
3.11 信貸決策中的運(yùn)用 / 74
3.12 k-近鄰算法 / 80
第4章 監(jiān)督學(xué)習(xí)：決策樹 / 84
4.1 決策樹的本質(zhì) / 85
4.2 信息增益測(cè)度 / 86
4.3 信息決策應(yīng)用 / 88
4.4 樸素貝葉斯分類器 / 94
4.5 連續(xù)目標(biāo)變量 / 99
4.6 集成學(xué)習(xí) / 102
第5章 監(jiān)督學(xué)習(xí)：支持向量機(jī) / 108
5.1 線性SVM分類 / 108
5.2 關(guān)于軟間隔的修改 / 115
5.3 非線性分離 / 117
5.4 關(guān)于連續(xù)變量的預(yù)測(cè) / 119
第6章 監(jiān)督學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 125
6.1 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 125
6.2 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 129
6.3 梯度下降算法 / 131
6.4 梯度下降算法的變形 / 136
6.5 迭代終止規(guī)則 / 138
6.6 應(yīng)用于衍生產(chǎn)品 / 139
6.7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 140
6.8 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 142
附錄6A 反向傳播算法 / 146
第7章 強(qiáng)化學(xué)習(xí) / 148
7.1 多臂老虎機(jī)問題 / 149
7.2 環(huán)境變化 / 156
7.3 Nim游戲博弈 / 158
7.4 時(shí)序差分學(xué)習(xí) / 162
7.5 深度Q學(xué)習(xí) / 164
7.6 應(yīng)用 / 165
第8章 社會(huì)問題 / 170
8.1 數(shù)據(jù)隱私 / 171
8.2 偏見 / 172
8.3 道德倫理 / 174
8.4 透明度 / 176
8.5 對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí) / 177
8.6 法律問題 / 178
8.7 人類與機(jī)器 / 179
部分習(xí)題答案 / 182
術(shù)語表 / 198
譯者和審校者簡(jiǎn)介
譯者序
前言
第1章 引言 / 1
1.1 關(guān)于本書及相關(guān)材料 / 4
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)分類 / 5
1.3 驗(yàn)證和測(cè)試 / 7
1.4 數(shù)據(jù)清洗 / 14
1.5 貝葉斯定理 / 17
第2章 無監(jiān)督學(xué)習(xí) / 23
2.1 特征縮放 / 24
2.2 k-均值算法 / 25
2.3 設(shè)置k值 / 28
2.4 維度災(zāi)難 / 31
2.5 國家風(fēng)險(xiǎn) / 32
2.6 其他聚類方法 / 39
2.7 主成分分析 / 41
第3章 監(jiān)督學(xué)習(xí)：線性回歸 / 49
3.1 線性回歸：?jiǎn)翁卣?/ 50
3.2 線性回歸：多特征 / 52
3.3 分類特征 / 54
3.4 正則化 / 55
3.5 嶺回歸 / 56
3.6 套索回歸 / 61
3.7 彈性網(wǎng)絡(luò)回歸 / 64
3.8 房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)模型結(jié)果 / 65
3.9 邏輯回歸 / 71
3.10 邏輯回歸的準(zhǔn)確性 / 72
3.11 信貸決策中的運(yùn)用 / 74
3.12 k-近鄰算法 / 80
第4章 監(jiān)督學(xué)習(xí)：決策樹 / 84
4.1 決策樹的本質(zhì) / 85
4.2 信息增益測(cè)度 / 86
4.3 信息決策應(yīng)用 / 88
4.4 樸素貝葉斯分類器 / 94
4.5 連續(xù)目標(biāo)變量 / 99
4.6 集成學(xué)習(xí) / 102
第5章 監(jiān)督學(xué)習(xí)：支持向量機(jī) / 108
5.1 線性SVM分類 / 108
5.2 關(guān)于軟間隔的修改 / 115
5.3 非線性分離 / 117
5.4 關(guān)于連續(xù)變量的預(yù)測(cè) / 119
第6章 監(jiān)督學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 125
6.1 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 125
6.2 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 129
6.3 梯度下降算法 / 131
6.4 梯度下降算法的變形 / 136
6.5 迭代終止規(guī)則 / 138
6.6 應(yīng)用于衍生產(chǎn)品 / 139
6.7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 140
6.8 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 142
附錄6A 反向傳播算法 / 146
第7章 強(qiáng)化學(xué)習(xí) / 148
7.1 多臂老虎機(jī)問題 / 149
7.2 環(huán)境變化 / 156
7.3 Nim游戲博弈 / 158
7.4 時(shí)序差分學(xué)習(xí) / 162
7.5 深度Q學(xué)習(xí) / 164
7.6 應(yīng)用 / 165
第8章 社會(huì)問題 / 170
8.1 數(shù)據(jù)隱私 / 171
8.2 偏見 / 172
8.3 道德倫理 / 174
8.4 透明度 / 176
8.5 對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí) / 177
8.6 法律問題 / 178
8.7 人類與機(jī)器 / 179
部分習(xí)題答案 / 182
術(shù)語表 / 198
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商用機(jī)器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐 作者簡(jiǎn)介
約翰·赫爾，衍生產(chǎn)品及風(fēng)險(xiǎn)管理教授。約翰·赫爾是一位享有國際盛名的金融學(xué)教授，現(xiàn)任職于多倫多大學(xué)羅特曼管理學(xué)院，其關(guān)注的領(lǐng)域側(cè)重于應(yīng)用。他曾在衍生產(chǎn)品以及風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域出版多本著作，發(fā)表多篇文章。1999年，他被國際金融工程協(xié)會(huì)(International Association of Financial Engineers)評(píng)為年度金融工程大師(Financial Engineer of the Year)。他曾為北美、日本和歐洲多家金融機(jī)構(gòu)提供金融咨詢。赫爾先生曾榮獲多項(xiàng)大獎(jiǎng)，其中包括多倫多大學(xué)著名的Northrop Frye教師大獎(jiǎng)。
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