The Fundamentals of EDA
Understanding data science
Comparing EDA with classical and Bayesian analysis
Descriptive Statistics
Introducing correlation
understanding the time series dataset
Model Development and Evaluation
Hypothesis Testing and Regression
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Graph Modeling with Neo4j
Graph Databases
The Cypher Qqery Language
Empowering Your Business with Pure Cypher
Graph Algorithms
The Graph Data Science Library and Path Finding
Node Importance
Community Detection and Similarity Measures
Machine Learning on Graphs
Using Graph-based Features ...
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弱监督介绍
使用Snorkel 框架深入数据编程
标记行为
使用Snorkel 标记的数据集进行文本分类
使用Snorkel标注的数据集进行图像分类
扩展性和分布式训练
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引言
模型性能评估
模型可视化
轻量级模型设计
模型剪枝
模型量化
迁移学习与知识蒸馏
自动化模型设计
模型优化与部署工具
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导言
Rosenblatt 感知器
回归建模
最小均方算法
多层感知器
核方法和径向基函数网络
支持向量机
主成分分析
自组织映射
信息论学习模型
源于统计力学的随机方法
动态规划
神经动力学
动态系统状态估计的贝叶斯滤波
动态驱动递归网络
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概述
监督学习概述
回归的线性方法
分类的线性方法
基展开与正则化方法
核平滑方法
模型的评估和选择
模型的推断和平均
加性模型，树和相关方法
Boosting 和加性树
神经网络
支持向量机与柔性判别分析
原型方法与最近邻
非监督学习
随机森林
集成学习
无向图模型
高维问题
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机器学习的流程
简单而又奇妙的数值
文本数据： 扁平化，过滤和分块
特征缩放的效果：从词袋到tf-idf
分类变量：自动化时代的数据计数
数据降维：使用PCA 挤压数据
非线性特征话与k-均值模型堆叠
自动特征生成：图像特征提取和深度学习
回到特征：建立学术论文推荐器
附录A： 线性建模与线性代数基础
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机器智能
人工智能
超级智能
金融和机器学习
规范性金融理论
数据驱动的金融学
机器学习
人工智能优先的金融
统计失效
密集神经网络
循环神经网络
强化学习
算法交易
向量化回测
风险管理
执行与部署
展望
基于人工智能的竞争
金融奇点
附录
交互式神经网络
神经网络类
卷积神经网络
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金融心理学
理性人和真实世界
一些实用术语
第一项基本原理： 市场走在前
第二项基本原理：市场是非理性的
第三项基本原理：混沌支配
第四项基本原理：技术图形自我实现
心理学的起源
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