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全文总结 这是一本关于时间序列预测的书籍相关介绍，作者为MANNING Marco Peixeiro 。书中涵盖了时间序列预测的核心概念、统计模型、深度学习以及自动化预测等多方面内容。开篇介绍时间序列的定义、分解以及预测项目生命周期等基础概念。接着详细阐述多种统计模型，如随机游走模型、移动平均模型、自回归模型及其组合ARMA、ARIMA模型等，包括模型原理、如何通过自相关函数（ACF）、偏自相关函数（PACF）等工具辅助建模，以及利用AIC准则、Q - Q图、Ljung - Box检验和残差分析等进行模型评估与选择。在深度学习部分，介绍其在时间序列预测中的应用，包括数据窗口处理、创建基线...

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架构简介

架构简介

架构设计的技术方法

切分与扩展

主动发现

自动化

灰度升级

过载保护

负载均衡

柔性

架构思维意识

稳定为王

完成比完美重要

聚沙成塔

自动化思维

产品思维

善用工具

算法

流程和文化

案例剖析

架构案例剖析

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集成学习基础知识

集成方法： 炒作还是福音

基本集成方法

同质并行集成：Bagging法和随机森林

异质并行集成： 结合强学习起

顺序集成： 自适应提升

顺序集成： 梯度提升

顺序集成： 牛顿提升

集成之外： 将集成方法应用于你的数据

学习连续和计数标签

学习分类特征

集成学习可解释性

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预测入门

认识预测

什么是预测

占卜术

神秘的地动仪

科学预测

预测的原则

前沿技术

大数据与预测

大数据预测的特点

人工智能与预测

热工智能预测的特点

典型预测案例

Python 预测初步

数据预处理

建立模型

预测及误差分析

预测方法论

预测流程

确定主题

收集数据

选择方法

分析规律

建立模型

评估效果

发布模型

指导原则

界定问题

判断预测法

外推预测法

因果预测法

探索规律

相关分析

自相关分析

偏相关分析

简单相关分析

互相相关分析

典型相关分析

因果分析

什么是因果推断

因果推断的方法

时序因果推断

聚类分析

关联规则挖掘

Apriori 算法

Eclat 算法

序列模式挖...

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导论

设计，构建和测试API

设计 构建和规范API

API 接口测试

API 流量管理

API 网关：入口流量管理

服务网格： 服务间流量管理

API 运维与安全

部署和发布API

运维安全性： API 的威胁建模

API 身份验证和授权

实用API 的演进架构

将应用程序重新设计为API 驱动的架构

实用API 基础设施向云平台演进

总结

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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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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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进化深度学习简介

进化计算简介

使用DEAP 介绍遗传算法

使用DEAP进行更多的进化计算

自动超参数优化

进化卷积神经网络

进化自编码器

生成式深度学习与进化

NEAT-神经进化增强拓扑

使用NEAT 进行进化学习

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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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