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[[ 其他百度资源综合 ]] Udemy-从基础到搭建推荐系统(机器学习项目课)

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发表于 2019-8-19 07:30:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
教程内容:主观投资策略的量化方法和步骤;选股模型,择时模型、风控模型、资金管理模型设计及研发技能;利用TB、MC、Python开发策略;获得量化交易中各种实战技巧;策略修正优化的思路和方法;获取课件、多个量化策略源码包。
多品种经典实战型量化策略源码详解,掌握量化策略编写和优化方法,学会编写自己的量化策略。


教程目录:

├─1. Chapter 1
│      1. 课程设计和结构介绍

├─2. 第一模块:理论课
│      1. 本节内容安排
│      2. 课程总体框架
│      3. 机器学习基本概念:数据和模型(第一节)
│      4. 机器学习基本概念:数据和模型(第二节)
│      5. 机器学习基本概念:数据和模型(第三节)
│      6. 基本模型:逻辑回归(第一节)
│      7. 基本模型:逻辑回归(第二节)
│      8. 基本模型:K-均值
│      9. 性能指标
│      10. 过拟合和交叉验证
│      11. 总结
│      12. 第一模块作业
│      13. 第一模块作业解析
│      
├─3. 第一模块:实战课
│      1. 本节代码下载
│      1.1 Github代码下载
│      2. 本节内容安排_QbFYn
│      3. Jupyter Notebook安装
│      4. 环境配置
│      5. 基本Python操作和Numpy(第一节)
│      5.1 全面的Numpy教程
│      6. 基本Python操作和Numpy(第二节)
│      7. Scikit-learn介绍
│      8. 运行逻辑回归(第一节)
│      9. 运行逻辑回归(第二节)
│      10. 数据清洗示例
│      
├─4. 第一模块:项目课
│      1. 本节代码下载
│      1.1 Github代码下载
│      2. Python教程介绍
│      3. Numpy
│      4. Pandas
│      
├─5. 第二模块:理论课
│      1. 本节内容安排_0PhXV
│      2. 决策树
│      3. 决策树的算法
│      4. 节点拆分
│      5. 决策树的步骤和总结
│      6. 权衡偏差和方差(第一节)
│      7. 权衡偏差和方差(第二节)
│      8. 权衡偏差和方差(第三节)
│      9. 随机森林(第一节)
│      10. 随机森林(第二节)
│      11. 支持向量机(第一节)
│      12. 支持向量机(第二节)
│      13. 支持向量机(第三节)
│      14. 支持向量机(第四节)
│      15. 支持向量机(第五节)
│      16. 第二模块作业
│      17. 第二模块作业解析
│      
├─6. 第二模块:实战课
│      1. 本节代码下载
│      1.1 Github代码下载
│      2. 本节内容安排_fZMuY
│      3. 自助法(第一节)
│      4. 自助法(第二节)
│      5. 自助法(第三节)
│      6. 单节点树(第一节)
│      7. 单节点树(第二节)
│      8. 单节点树(第三节)
│      8.1 Decision Stump 简单介绍
│      9. 随机森林(第一节)_K1VIJ
│      10. 随机森林(第二节)_A9gcM
│      11. 随机森林(第三节)
│      12. 随机森林(第四节)
│      13. 支持向量机(第一节)
│      14. 支持向量机(第二节)
│      15. 支持向量机(第三节)
│      15.1 视频中显示的scikit-learn文档(英文)
│      16. 支持向量机(第四节)
│      17. 支持向量机(第五节)
│      
├─7. 第二模块:项目课
│      1. 本节代码下载
│      1.1 Github代码下载
│      2. 开始搭建推荐系统项目
│      3. 项目介绍(第一节)
│      4. 项目介绍(第二节)
│      5. 项目实现具体细节(第一节)
│      6. 项目实现具体细节(第二节)
│      7. 代码框架介绍(main.py)
│      8. 代码框架介绍(README, Preprocessing)
│      9. 代码框架介绍(Databaseinterface.py, Webserver.py)
│      10. 尝试自己进行编程
│      
├─8. 第三模块:理论课
│      1. 本节内容安排_zDQZ0
│      2. 推荐系统介绍(第一节)
│      3. 推荐系统介绍(第二节)
│      4. 几种推荐的方式
│      5. 推荐系统算法的输入和输出
│      6. 显式响应和隐式响应
│      7. 信任、新颖、多样性和商业化
│      8. 基于内容的过滤(第一节)
│      9. 基于内容的过滤(第二节)
│      10. 基于内容的过滤(第三节)
│      11. 基于用户的协同过滤(第一节)
│      12. 基于用户的协同过滤(第二节)
│      13. 基于用户的协同过滤(第三节)
│      14. 基于商品的协同过滤(第一节)
│      15. 基于商品的协同过滤(第二节)
│      16. 矩阵因式分解的协同过滤(第一节)
│      17. 矩阵因式分解的协同过滤(第二节)
│      18. 推荐系统的评估
│      
└─9. 第三模块:实战课
│        1. 本节代码下载
│        1.1 Github代码下载
│        2. 本节内容安排_VqzyO
│        3. 玩具问题及基本设置(第一节)
│        4. 玩具问题及基本设置(第二节)
│        5. 预测(第一节)
│       6. 预测(第二节)
│        7. 提升基准模型(第一节)
│        8. 提升基准模型(第二节)
│        9. 奇异值分解(第一节)
│        10. 奇异值分解(第二节)
│        11. 矩阵因式分解的随机梯度下降
│        12. 随机梯度下降的优化过程
│      
├─10. 第三模块:项目课
│      1. 本节代码下载
│      1.1 Github代码下载
│      2. 本节内容安排
│      3. Main.py和Webserver.py
│      4. RecEngine.py
│      5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py
│      6. Learners(第一节)
│      7. Learners(第二节)
│      8. Models(第一节)
│      9. Models(第二节)


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发表于 2019-8-19 08:04:18 | 显示全部楼层
多品种经典实战型量化策略源码详解,掌握量化策略编写和优化方法
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发表于 2019-8-19 08:17:32 | 显示全部楼层
很赞的课程
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发表于 2019-8-19 08:48:02 | 显示全部楼层
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得龙天论坛是注册对了!
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发表于 2019-8-19 09:18:07 | 显示全部楼层
Udemy-从基础到搭建推荐系统(机器学习项目课) [修改]
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发表于 2019-8-19 09:39:32 | 显示全部楼层
其实我一直觉得楼主的品味不错!呵呵!龙天论坛太棒了!
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这东西我收了!谢谢楼主!龙天论坛真好!
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谢谢分享,好好学习
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发表于 2019-8-19 10:22:40 | 显示全部楼层
楼主太厉害了!楼主,I*老*虎*U!我觉得龙天论坛真是个好地方!
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我看不错噢 谢谢楼主!龙天论坛越来越好!
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发表于 2019-8-19 12:31:53 | 显示全部楼层
这个帖子不回对不起自己!我想我是一天也不能离开龙天论坛
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发表于 2019-8-19 12:55:06 | 显示全部楼层
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楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得龙天论坛是注册对了!
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既然你诚信诚意的推荐了,那我就勉为其难的看看吧!龙天论坛不走平凡路。
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