机器学习及其在金融领域中的应用

机器学习是一门多领域学科，在金融领域应用广泛。本书从机器学习基础概念人手，由浅入深，由概念理论延伸至实际应用，介绍了机器学习中关于监督学习和无监督学习的相关理论及其在金融领域中的应用。其中，理论部分阐述了常见的监督学习算法和无监督学习算法，以更为直观和形象的方法来介绍相关复杂理论，尤其适合经管类专业学生阅读。应用部分阐述了机器学习算法在金融各领域中的应用，其中的案例以现实金融问题为基础，利用机器学习算法来解决金融问题(部分案例给出具体的算法和Python代码实现)。在每章最后给出了复习思考题，有利于学生更好地掌握本书内容。本书是经管类学生进人大数据金融和金融科技领域较好的人门教材。

前言

第1章机器学习简介

1.1机器学习概述

1.1.1机器学习的含义

1.1.2机器学习的方法

1.1.3机器学习的发展历程

1.1.4机器学习的意义

1.2机器学习的基本术语

1.3机器学习的分类

1.3.1监督学习

1.3.2无监督学习

1.3.3半监督学习、主动学习

第2章机器学习与金融

2.1机器学习在金融领域应用的基础

2.2机器学习在金融领域中的应用

2.3机器学习在金融领域中应用的优势

2.4机器学习在金融领域应用的发展趋势

第3章监督学习基础

3.1监督学习概述

3.1.1基本术语

3.1.2学习过程

3.2模型评估和模型选择

3.2.1损失函数

3.2.2风险函数

3.2.3测试误差和泛化能力

3.2.4训练误差和过拟合

3.3正则化与交叉验证

3.3.1正则化

3.3.2交叉验证

3.4监督学习的应用

3.4.1回归问题

3.4.2分类问题

3.4.3监督学习算法简介

第4章k近邻法

4.1足近邻算法

4.2距离度量

4.3足值的选择

4.4分类决策规则

4.5算例

第5章朴素贝叶斯法

5.1贝叶斯决策理论

5.1.1贝叶斯定理

5.1.2贝叶斯分类基本原理

5.1.3朴素贝叶斯分类基本方法

5.2朴素贝叶斯法的参数估计

5.2.1多项式模型

5.2.2高斯模型

5.2.3伯努利模型

5.2.4贝叶斯估计

5.3朴素贝叶斯分类器

5.3.1朴素贝叶斯算法

5.3.2朴素贝叶斯法在文本分类中的应用

5.3.3对朴素贝叶斯法的评价

第6章决策树

6.1决策树的学习

6.1.1决策树介绍

6.1.2决策树学习的基本算法

6.2特征选择

6.2.1决策树特征选择问题

6.2.2常用特征选择指标

6.3决策树剪枝

6.3.1预剪枝

6.3.2后剪枝

6.4连续值与缺失值处理

6.4.1连续值处理

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