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machine-learning-for-trading

深入解析机器学习在交易策略中的应用,从数据采集到模型实施

《Machine Learning for Trading》第二版系统探索了机器学习在创建、回测及评估交易策略中的作用,涵盖线性回归至深度强化学习等技术,并且重点介绍了金融数据处理和生成对抗网络的使用。全书800页,包含150个实际案例,适合交易和机器学习领域的读者。

openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南
GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理
该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现,涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者,有助于读者深入理解机器学习系统,提升实际应用和开发能力。
Generative_Deep_Learning_2nd_Edition - 生成深度学习的核心技术,包括变分自编码器、生成对抗网络和变压器模型的教程
DockerGenerative Deep LearningGithubTensorboard开源项目深度学习生成对抗网络
探索生成深度学习的核心技术,包括变分自编码器、生成对抗网络和变压器模型。提供详细的Docker和Kaggle教程,帮助用户轻松学习和训练模型。本书涵盖从基础理论到高级应用的完整知识体系,适用于音乐生成、世界模型等领域的实践。
machine-learning-yearning-cn - 阅读《机器学习训练秘籍》中文版并参与翻译
CC BY-NC-SA 4.0GithubMachine Learning Yearning开源项目机器学习翻译质量许可协议
在线阅读《机器学习训练秘籍》中文版,了解机器学习训练指南。此版本为预览版,欢迎通过项目Issues、Pull Request或邮件参与翻译改进。本项目遵循CC BY-NC-SA 4.0协议,允许共享和演绎但需署名且非商业使用。
Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合 书籍论文和在线教程
Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学
该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。
machine-learning-for-software-engineers - 为软件工程师提供的学习计划
GitHubGithubZuzooVn开源项目机器学习自学软件工程师
本项目为移动开发软件工程师提供了一个覆盖多个月的学习计划,通过强调实践操作和简化数学理论,帮助他们快速掌握并转型成为机器学习工程师。它囊括了丰富的机器学习资源、书籍和课程,并分享了作者关于通过机器学习找到工作的亲身经历。该项目还鼓励社区贡献,以持续优化学习路径。
ml-course - 机器学习课程介绍,涵盖基础理论、实操任务和丰富资源
Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目
这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者,内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等,是系统学习机器学习的理想资源。
MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目 涵盖计算机视觉到优化算法
Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
hands-on-llms - 学习构建和部署实时金融顾问系统的完整教程
GithubInference PipelineLLMReal-time PipelineTraining Pipelinefinancial advisor开源项目
本教程全面介绍如何通过三阶段流水线设计来训练、部署和推理一个实时金融顾问系统。课程包括加载金融Q&A数据集、微调开源LLM以及构建实时特征管道和推理管道,并介绍如何使用Alpaca、Qdrant、Comet ML和Beam等外部服务进行集成。通过视频讲解、文章和模块化代码,逐步掌握流程,即使硬件不足,也可在Beam的无服务器基础设施上进行训练和推理。
FinRL - 开源金融强化学习框架助力自动化量化交易
FinRLGithub开源框架开源项目强化学习量化交易金融科技
FinRL是一个开源金融强化学习框架,旨在促进量化金融领域的自动化交易。它采用三层架构设计,包括市场环境、智能代理和金融应用,支持多种数据源,并提供完整的训练-测试-交易流程。FinRL为研究人员和从业者提供了一个灵活高效的平台,用于开发和测试先进的交易策略,推动金融科技创新。
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