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学生职业成果

20%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

18%

通过此课程获得实实在在的工作福利
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为18 小时
英语(English)

讲师

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中级
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提供方

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New York University

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 5 小时

Fundamentals of Supervised Learning in Finance

完成时间为 5 小时
9 个视频 (总计 71 分钟), 4 个阅读材料, 1 个测验
9 个视频
Introduction to Fundamentals of Machine Learning in Finance4分钟
Support Vector Machines, Part 18分钟
Support Vector Machines, Part 27分钟
SVM. The Kernel Trick8分钟
Example: SVM for Prediction of Credit Spreads9分钟
Tree Methods. CART Trees9分钟
Tree Methods: Random Forests8分钟
Tree Methods: Boosting9分钟
4 个阅读材料
A. Smola and B. Scholkopf, “A Tutorial on Support Vector Regression”, Statistics and Computing, vol. 14, pp. 199-229, 200415分钟
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapters 6 & 730分钟
K. Murphy, “Machine Learning: A Probabilistic Perspective”, MIT Press, 2009, Chapter 16.415分钟
Jupyter Notebook FAQ10分钟
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完成时间为 4 小时

Core Concepts of Unsupervised Learning, PCA & Dimensionality Reduction

完成时间为 4 小时
6 个视频 (总计 54 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
6 个视频
PCA for Stock Returns, Part 14分钟
PCA for Stock Returns, Part 29分钟
Dimension Reduction with PCA9分钟
Dimension Reduction with tSNE11分钟
Dimension Reduction with Autoencoders9分钟
3 个阅读材料
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 12.115分钟
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 8 & 1530分钟
Jupyter Notebook FAQ10分钟
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完成时间为 4 小时

Data Visualization & Clustering

完成时间为 4 小时
7 个视频 (总计 50 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
7 个视频
UL. K-clustering8分钟
UL. K-means Neural Algorithm7分钟
UL. Hierarchical Clustering Algorithms10分钟
UL. Clustering and Estimation of Equity Correlation Matrix5分钟
UL. Minimum Spanning Trees, Kruskal Algorithm6分钟
UL. Probabilistic Clustering6分钟
3 个阅读材料
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Clustering and EM: Chapter 930分钟
G. Bonanno et. al. “Networks of equities in financial markets”, The European Physical Journal B, vol. 38, issue 2, pp. 363-371 (2004)15分钟
Jupyter Notebook FAQ10分钟
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完成时间为 5 小时

Sequence Modeling and Reinforcement Learning

完成时间为 5 小时
11 个视频 (总计 101 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
11 个视频
Sequence Modeling10分钟
SM. Latent Variables for Sequences8分钟
SM. State-Space Models9分钟
SM. Hidden Markov Models9分钟
Neural Architecture for Sequential Data12分钟
RL. Introduction8分钟
RL. Core Ideas7分钟
Markov Decision Process and RL8分钟
RL. Bellman Equation6分钟
RL and Inverse Reinforcement Learning11分钟
3 个阅读材料
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 1310分钟
S. Marsland, “Machine Learning: an Algorithmic Perspective” (Chapman & Hall 2009), Chapter 1315分钟
Jupyter Notebook FAQ10分钟

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