Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance (2020) Авторы: Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh Количество страниц: 432 В течение следующих нескольких десятилетий машинное обучение и анализ данных изменят финансовую отрасль. С помощью этой практической книги аналитики, трейдеры, исследователи и разработчики могут узнать, как создавать алгоритмы машинного обучения, получившие огромное значение в отрасли. Вы изучите концепции машинного обучения и более 20 тематических исследований по контролируемому, неконтролируемому обучению и обучению с подкреплением, а также обработке естественного языка. Темы, рассмотренные в книге: ✔️Модели на основе регрессии для торговых стратегий, ценообразования производных финансовых инструментов и управления портфелем; ✔️Модели контролируемого обучения на основе классификации для прогнозирования риска кредитного дефолта, обнаружения мошенничества и торговых стратегий; ✔️Алгоритмы и методы кластеризации для поиска похожих объектов с примерами из торговых стратегий и управления портфелем; ✔️Модели и методы обучения с подкреплением, используемые для построения торговых стратегий, хеджирования производных финансовых инструментов и управления портфелем; ✔️Методы NLP с использованием библиотек Python, таких как NLTK и scikit-learn. Достоинства: ➕Практикоориентированность; ➕Широкий спектр тем. Скачать книгу...