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集成学习实战-Books


集成学习基础知识

集成方法:集体智慧

关注集成学习原因

单个模型中的拟合度与复杂性

第一个集成模型

集成方法的术语和分类

基本集成方法

同质并行集成:Bagging法和随机森林

并行集成

Bagging: Boostrap结合算法

随机森林

更多同质并行集成

案例研究: 乳腺癌诊断

异构并行集成:结合强学习器

异质集成的基础估计器

通过加权结合预测

通过元学习结合预测

案例研究:情感分析

顺序集成: 自适应提升

弱学习器的顺序集成

AdaBoost: 自适应提升

AdaBoost在实践中的应用

案例研究: 手写数字分类

LogitBoost:使用逻辑损失进行提升

顺序继承...

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动量策略-利用Python构建关键交易模型


关于本书

系统交易

交易方法验证

科学方法

方法的一致性

时间管理

开发交易模型

模型的目标

规则和变化

处理数据

资产类型

投资范围

资产配置和风险级别

进场规则和立场规则

再平衡

金融风险

量化风险

逐日盯市

常见的风险谬论

以风险为代价取得回报

Python 介绍

Pandas 程序库介绍

交易策略回测

回测结果分析

交易所交易基金

构建ETF模型

股票

系统动量策略

期货

期货建模及回测

期货趋势跟随交易

时间回报趋势跟随模型

反趋势交易

曲线交易

比较和组合模型

回测表现可视化与模型组合

你不可能一直是赢家

测量相对表现

导入数据

数据和数据库

结束语-前进的路径

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深度学习的理论基础与核心算法-Books


数学基础

深度神经网络的逼近基础理论

深度神经网络的函数逼近

深度神经网络的复杂函数逼近

深度神经网络与多尺度几何逼近系统

深度神经网络的构造理论

学习表征编码器的构造理论

多尺度几何深度网络理论

复杂深度学习网络

拟合问题

正则化理论

泛化理论

学习可解释性

收敛性理论

学习模型的复杂度

一阶优化方法

高阶优化方法

启发式学习优化

进化深度学习

离散优化问题

非凸优化

非负矩阵深度学习分解

稀疏张量深度学习分解

线性方程组的深度学习求解

微分方程的深度学习求解

深度学习分类

深度学习聚类

深度学习回归

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分布式机器学习-系统,工程与实战


分布式机器学习

集合通信

参数服务器之PS-Lite

Pytorch DataParrallel

Pytorch DDP 的基础架构

DDP的动态逻辑

Horovod

GPipe

Pytorch 流水线并行

PipeDream 之基础架构

PipeDream之动态逻辑

Megatron

Pytorch 如何实现模型并行

分布式优化器

分布式运行环境之静态架构

分布式运行环境之动态逻辑

分布式策略基础

MirroredStrategy

ParameterServerStrategy

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深度学习系统设计-理论与实践


人工智能系统概述

神经网络基础

深度学习框架基础

矩阵运算与计算机体系结构

深度学习的编译与优化

分布式训练算法与系统

异构计算集群调度与资源管理系统

深度学习推理系统

自动机器学习系统

强化学习系统

模型压缩与加速

人工智能安全与隐私

人工智能优化计算机系统

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