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TensorFlow之外的好選擇:Keras、Caffe SK-Learn機器學習實作

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內容簡介

機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。本書繞過理論障礙,打通了一條由淺入深的機器學習之路。豐富的實戰案例講解,介紹如何將機器學習技術運用到股票量化交易、圖片渲染、圖片識別等領域。本書包含兩部分:機器學習篇和深度學習篇。機器學習篇,主要從零開始,介紹什麼是資料特徵、機器學習模型,如何訓練模型、偵錯模型,以及如何評估模型的成績。透過一些簡單的工作實例,說明在使用模型時如何分析並處理工作資料的特徵,如何組合多個模型共同完成工作,並嘗試將機器學習技術運用到股票交易中,重複熟悉這些技術的同時,感受機器學習技術在落實到專業領域時常犯的錯誤。深度學習篇,則主要介紹一些很基礎的深度學習模型,如DNN、CNN 等,簡單涵蓋一些RNN 的概念描述。我們更關注模型的直觀原理和背後的生物學設計理念,希望讀者能夠帶著這些了解,直接上手應用深度學習架構。本書適合有Python程式設計能力的讀者。如果讀者有簡單的數學基礎,了解機率、矩陣則更佳。使用過Numpy、pandas 等資料處理工具的讀者讀起來也會更輕鬆,但這些都不是必需的。

作者介紹



■作者簡介阿布多年互聯網金融技術經驗,曾就職於奇虎360、百度互聯網證券、百度金融等互聯網型金融公司,現為自由職,個人量化交易者,擅長個人中小資金量化交易領域系統開發,以及為中小型量化私募資金提供技術解決方案、技術支援、量化培訓等工作。胥嘉幸北京大學碩士,先後任職百度金融證券、百度糯米搜索部門。致力於大數據機器學習方面的研究,有深厚的數學功底和理論支撐。將機器學習技術融於傳統金融量化領域方面頗有研究。

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