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學生職業成果

20%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

18%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為18 小時
英語(English)

講師

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完成這些課程後已開始新的職業生涯

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中級
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提供方

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New York University

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 5 小時

Fundamentals of Supervised Learning in Finance

完成時間為 5 小時
9 個視頻 (總計 71 分鐘), 4 個閱讀材料, 1 個測驗
9 個視頻
Introduction to Fundamentals of Machine Learning in Finance4分鐘
Support Vector Machines, Part 18分鐘
Support Vector Machines, Part 27分鐘
SVM. The Kernel Trick8分鐘
Example: SVM for Prediction of Credit Spreads9分鐘
Tree Methods. CART Trees9分鐘
Tree Methods: Random Forests8分鐘
Tree Methods: Boosting9分鐘
4 個閱讀材料
A. Smola and B. Scholkopf, “A Tutorial on Support Vector Regression”, Statistics and Computing, vol. 14, pp. 199-229, 200415分鐘
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapters 6 & 730分鐘
K. Murphy, “Machine Learning: A Probabilistic Perspective”, MIT Press, 2009, Chapter 16.415分鐘
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
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完成時間為 4 小時

Core Concepts of Unsupervised Learning, PCA & Dimensionality Reduction

完成時間為 4 小時
6 個視頻 (總計 54 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
6 個視頻
PCA for Stock Returns, Part 14分鐘
PCA for Stock Returns, Part 29分鐘
Dimension Reduction with PCA9分鐘
Dimension Reduction with tSNE11分鐘
Dimension Reduction with Autoencoders9分鐘
3 個閱讀材料
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 12.115分鐘
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 8 & 1530分鐘
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
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完成時間為 4 小時

Data Visualization & Clustering

完成時間為 4 小時
7 個視頻 (總計 50 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
7 個視頻
UL. K-clustering8分鐘
UL. K-means Neural Algorithm7分鐘
UL. Hierarchical Clustering Algorithms10分鐘
UL. Clustering and Estimation of Equity Correlation Matrix5分鐘
UL. Minimum Spanning Trees, Kruskal Algorithm6分鐘
UL. Probabilistic Clustering6分鐘
3 個閱讀材料
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Clustering and EM: Chapter 930分鐘
G. Bonanno et. al. “Networks of equities in financial markets”, The European Physical Journal B, vol. 38, issue 2, pp. 363-371 (2004)15分鐘
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
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完成時間為 5 小時

Sequence Modeling and Reinforcement Learning

完成時間為 5 小時
11 個視頻 (總計 101 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
11 個視頻
Sequence Modeling10分鐘
SM. Latent Variables for Sequences8分鐘
SM. State-Space Models9分鐘
SM. Hidden Markov Models9分鐘
Neural Architecture for Sequential Data12分鐘
RL. Introduction8分鐘
RL. Core Ideas7分鐘
Markov Decision Process and RL8分鐘
RL. Bellman Equation6分鐘
RL and Inverse Reinforcement Learning11分鐘
3 個閱讀材料
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 1310分鐘
S. Marsland, “Machine Learning: an Algorithmic Perspective” (Chapman & Hall 2009), Chapter 1315分鐘
Jupyter Notebook FAQ10分鐘

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