文件名称:
practical-machine-learning:实用机器学习研讨会系列的示例和代码-源码
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-04-01
详细说明：实用机器学习研讨会系列
定量金融实用机器学习
WBSSpring会议的会后讲习班
日期：2021年3月29日星期一和30日星期二
时间：美国东部时间：上午9时至11时/夏令时：2-4时/ CEST：3-5时
议程
我们将专注于机器学习中的两个概念，它们对量化金融具有广阔的前景：
第一天的回归模型
第2天的生成模型
每天，我们将在第一个小时内讨论理论，然后在第二个小时内使用所学的知识来解决实际的量化金融问题。
在练习期间，我们将在Colab和AWS上审阅，更新和运行代码。 欢迎参与者注意观察，或者如果需要，也可以参与编写或运行代码（参与是严格可选的）。 研讨会结束后，该代码将在GitHub上可用。
第一天-回归模型
回归模型类型
前馈网络
自动编码器
练习部分：实际测量中的漂移估计
第2天-生成模型
生成模型类型
联合概率和条件概率
吉布斯采样
练习部分：实际测量中的概率估计
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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