Machine Learning for Finance

Machine Learning for Finance explores new advances in machine learning and shows how they can be applied across the financial sector, including in insurance, transactions, and lending. It explains the concepts and algorithms behind the main machine learning techniques and provides example Python code for implementing the models yourself.The book is based on Jannes Klaas’ experience of running machine learning training courses for financial professionals. Rather than providing ready-made financia

这是一本全面探讨机器学习和深度学习在金融领域应用的书籍。书中详细解释了神经网络和梯度优化在金融行业的应用，并提供了监督学习、特征工程方法和端到端建模原理与应用的深入讲解。同时，书中还涉及了计算机视觉、时间序列、命名实体识别、注意力机制、生成式模型、生成对抗网络(GANs) 和强化学习在金融领域的应用。 在书中，作者详细解释了时间序列定义与理解，并介绍了如何使用Keras ImageDataGenerator处理大型图像数据集。此外，书中还详细介绍了预训练模型的应用与修改，以及如何使用命名实体识别来处理文本数据。 书中还探讨了生成式模型的定义和特点，以及生成对抗网络(GANs) 的原理和应用。此外，书中还详细解释了强化学习在金融市场的应用，以及如何使用深度学习进行股票价格预测和信用评分。 在书中，作者还讨论了机器学习模型失败原因，并介绍了模型部署的重要性。此外，书中还详细讲解了如何减少机器学习偏见的方法和策略，以确保模型在处理数据时不会产生偏见。