financial-machine-learning

金融机器学习资源汇总与实践指南

这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。

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介绍相关项目

Stock-Prediction-Neural-Network-and-Machine-Learning-Examples - Python实现的股票预测神经网络和机器学习模型集

GithubPython开源项目机器学习神经网络股票预测超参数优化

这个开源项目集成了多种用于股票预测的机器学习和神经网络方法，包括遗传算法、梯度提升和K均值聚类等。项目展示了如何使用Keras、PyTorch等主流深度学习框架实现这些模型。其特色在于提供了超参数优化功能，支持多线程处理以提升效率。开发者可以方便地配置和测试不同的超参数，如学习率、批量大小和网络结构。项目还包含了使用实时市场数据进行股票预测的实例代码和详细文档，适合学习和研究股票预测技术。

pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合

Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析

该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。

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。

FinGPT - 开源金融大模型FinGPT，快速适应市场变化

FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型

FinGPT项目提供开源金融大语言模型，重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术，实现了金融数据的快速更新和轻量级适配，并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4，展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程理论实践并重

GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法

mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。

awesome-machine-learning-in-compilers - 编译器和程序优化中的机器学习资源集锦

Github开源项目强化学习机器学习程序优化编译器优化自动调优

这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。

DISC-FinLLM - 金融领域的多专家智能系统

DISC-FinLLMGithub开源项目微调数据集金融咨询金融大模型

DISC-FinLLM是复旦大学开发的金融领域大模型，由金融咨询、文本分析、计算和知识检索问答四个模组构成。该模型基于25万条数据的DISC-Fin-SFT数据集训练，在金融NLP任务、人类试题、资料分析和时事分析等多个评测中表现出色。DISC-FinLLM能为金融领域提供全面支持，适用于多种应用场景。

ML-CaPsule - 全面的机器学习项目集合与实践资源

GithubML-CapsulePython开源项目数据科学机器学习项目集合

ML-CaPsule是一个综合性机器学习资源库，收录了从入门到高级的多个主题。项目包括机器学习基础概念、深度学习、自然语言处理等领域的实践项目。学习者可通过这些资源掌握数据提取、可视化和特征选择等核心技能。此外，项目还涵盖统计学基础和数据科学多个方面的知识，为用户提供全面而实用的学习内容。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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