智能投資：方法與策略

導論
節(jié) 智能投資與機器學習的概念
第二節(jié) 機器學習在智能投資中的應用
篇 智能投資方法
章 機器學習基礎
節(jié) 機器學習的基本原理
第二節(jié) 機器學習方法的分類
第三節(jié) 機器學習的常用算法
本章小結
基本概念
復習思考題
第二章 基于Python的機器學習軟件包
節(jié) Python機器學 Scikit-Learn
第二節(jié) 深度學習框架TensorFlow
第三節(jié) 神經網絡 API:Keras
第四節(jié) 深度學習框架PyTorch
本章小結
基本概念
復習思考題
第三章 智能投資模型訓練的數據預處理
節(jié) 數據清洗
第二節(jié) 數據標準化
第三節(jié) 數據中性化
第四節(jié) 獨熱編碼
本章小結
基本概念
復習思考題
第二篇 智能投資：回歸分析
第四章 線性回歸估值選股模型
節(jié) 線性回歸的基本原理
第二節(jié) 線性回歸的模型與程序
第三節(jié) 線性回歸估值選股模型應用
本章小結
基本概念
復習思考題
第五章 邏輯回歸收益率預測選股模型
節(jié) 邏輯回歸的基本原理
第二節(jié) 邏輯回歸的模型與程序
第三節(jié) 邏輯回歸收益率預測選股模型應用
本章小結
基本概念
復習思考題
第三篇 智能投資：分類模型
第六章 決策樹分類選股模型
節(jié) 決策樹分類的基本原理
第二節(jié) 決策樹分類的模型與程序
第三節(jié) 決策樹分類選股模型應用
本章小結
基本概念
復習思考題