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01 响木最新众筹课
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001-999
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300-399
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318.机器学习入门到进阶及在金融领域的应用
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第四章 集成机器学习模型
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1.4.3.12.案例实战-广告收益回归预测模型.compressed.mp4
10.4.3.3.XGBoost算法的简单代码实现.compressed.mp4
11.2.XGBoost算法的数学原理概述(了解).compressed.mp4
12.4.3.1.XGBoost算法的核心思想.compressed.mp4
13.4.2.11.补充知识点:损失函数(了解即可).mp4
14.4.2.10.案例实战 - GBDT产品定价模型.mp4
15.4.2.9.GBDT算法的简单代码实现.mp4
16.4.2.8.GBDT算法的数学原理(下).mp4
17.4.2.7.GBDT算法的数学原理(上).mp4
18.4.2.6.GBDT算法的核心思想.mp4
19.4.2.5.案例实战 - AdaBoost信用卡精准营销模型.mp4
2.4.3.11.案例实战-客户违约预测模型(下).compressed.mp4
20.4.2.4.AdaBoost算法的简单代码实现.mp4
21.4.2.3.AdaBoost算法数学原理(下).mp4
22.4.2.2.AdaBoost算法数学原理(上).mp4
23.4.2.1.AdaBoost算法核心思想.mp4
24.4.1.13.量化金融 - 收益回测曲线绘制(下).mp4
25.4.1.12.量化金融 - 收益回测曲线绘制(上).mp4
26.4.1.11.量化金融 - 股票价格涨跌预测模型评估.mp4
27.4.1.10.量化金融 - 随机森林模型调参.mp4
28.4.1.9.量化金融 - 股票价格涨跌预测模型搭建.mp4
29.4.1.8.量化金融 - Ta_lib库生成MACD指标.mp4
3.4.3.10.案例实战-客户违约预测模型(上).compressed.mp4
30.7.量化金融 - Ta_lib库生成EMA指标.mp4
31.4.1.6.量化金融 - Ta_lib库生成RSI与MOM指标.mp4
32.4.1.5.量化金融 - Tushare库的基础使用.mp4
33.4.1.4.量化金融 - Tushare注册与使用.mp4
34.4.1.3.随机森林模型的简单代码实现.mp4
35.4.1.2.随机森林模型的基本原理.mp4
36.4.1.1.集成学习模型初步介绍-Bagging和Boosting算法.mp4
4.4.3.9.LightGBM的简单代码实现.compressed.mp4
5.4.3.8.LightGBM算法核心思想与数学原理概述(了解).compressed.mp4
6.4.3.7.案例实战-信用评分卡模型(下).compressed.mp4
7.4.3.6.案例实战-信用评分卡模型(上).compressed.mp4
8.4.3.5.案例实战 - 金融反欺诈模型(下).compressed.mp4
9.4.3.4.案例实战 - 金融反欺诈模型(上).compressed.mp4
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