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Python金融大數(shù)據(jù)分析(第2版)
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《Python金融大數(shù)據(jù)分析第2版》分為5部分,共21章。第1部分介紹了Python在金融學(xué)中的應(yīng)用,其內(nèi)容涵蓋了Python用于金融行業(yè)的原因、Python的基礎(chǔ)架構(gòu)和工具,以及Python在計(jì)量金融學(xué)中的一些具體入門實(shí)例;第2部分介紹了Python的基礎(chǔ)知識(shí)以及Python中非常有名的庫(kù)NumPy和pandas工具集,還介紹了面向?qū)ο缶幊蹋坏?部分介紹金融數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)基本技術(shù)和方法,包括數(shù)據(jù)可視化、輸入/輸出操作和數(shù)學(xué)中與金融相關(guān)的知識(shí)等;第4部分介紹Python在算法交易上的應(yīng)用,重點(diǎn)介紹常見(jiàn)算法,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能相關(guān)算法;第5部分講解基于蒙特卡洛模擬開(kāi)發(fā)期權(quán)及衍生品定價(jià)的應(yīng)用,其內(nèi)容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識(shí)?!禤ython金融大數(shù)據(jù)分析第2版》本書適合對(duì)使用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、處理感興趣的金融行業(yè)開(kāi)發(fā)人員閱讀。

(德)伊夫·希爾皮斯科 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.3萬(wàn)字

R語(yǔ)言與數(shù)據(jù)挖掘
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R是一種適用于統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算和圖像處理的語(yǔ)言,受S語(yǔ)言和Scheme語(yǔ)言影響發(fā)展而來(lái)。早期R是基于S語(yǔ)言的一個(gè)GNU項(xiàng)目,所以也可以當(dāng)作S語(yǔ)言的一種實(shí)現(xiàn),通常用S語(yǔ)言編寫的代碼都可以不做任何修改地在R環(huán)境下運(yùn)行。R的語(yǔ)法來(lái)自Scheme,作為一款誕生于20世紀(jì)90年代的語(yǔ)言,R已經(jīng)成為S統(tǒng)計(jì)編程語(yǔ)言的一類實(shí)現(xiàn)方式。本書從實(shí)際應(yīng)用出發(fā),結(jié)合實(shí)例及應(yīng)用場(chǎng)景,深入淺出地介紹了R語(yǔ)言應(yīng)用的相關(guān)知識(shí):R語(yǔ)言的安裝及使用、數(shù)據(jù)對(duì)象與數(shù)據(jù)讀寫、常用數(shù)據(jù)管理、圖形探索、高級(jí)繪圖工具及常用的建模算法在R語(yǔ)言中的實(shí)現(xiàn)方式。書中以R語(yǔ)言的函數(shù)應(yīng)用為主,先介紹了函數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景及使用格式,再給出函數(shù)的應(yīng)用實(shí)例,最后對(duì)函數(shù)的運(yùn)行結(jié)果做出了解釋,將掌握函數(shù)應(yīng)用的所需知識(shí)點(diǎn)按照實(shí)際使用的流程展示出來(lái)。

張良均等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·9.2萬(wàn)字

圖數(shù)據(jù)庫(kù)原理、架構(gòu)與應(yīng)用
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這是一本能幫助讀者快速掌握?qǐng)D數(shù)據(jù)庫(kù)的原理、架構(gòu)、算法、擴(kuò)展、規(guī)劃、測(cè)評(píng)、優(yōu)化以及實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的著作,書中的理論和實(shí)踐均來(lái)自國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的圖數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)Ultipa的科研成果和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),由Ultipa的創(chuàng)始人兼CTO孫宇熙領(lǐng)銜撰寫。該書內(nèi)容全面、體系完整、循序漸進(jìn)、深入淺出、圖文并茂,兼具理論性、實(shí)戰(zhàn)性、趣味性。用通俗的語(yǔ)言將抽象的圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)具體化、形象化,將帶領(lǐng)讀者經(jīng)歷一次非凡的“圖數(shù)據(jù)之旅”。通過(guò)本書,你將掌握以下內(nèi)容:圖數(shù)據(jù)庫(kù)、圖計(jì)算的概念與區(qū)別;圖計(jì)算、圖存儲(chǔ)、圖查詢語(yǔ)言的原理;高性能圖存儲(chǔ)架構(gòu)、計(jì)算架構(gòu);圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢與分析框架的設(shè)計(jì);度計(jì)算、中心性計(jì)算、相似度計(jì)算、連通性計(jì)算等圖算法;可擴(kuò)展的圖數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì);高可用分布式設(shè)計(jì);圖數(shù)據(jù)庫(kù)在決策智能、反欺詐、反洗錢、智能推薦、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn);圖系統(tǒng)的規(guī)劃、評(píng)測(cè)與優(yōu)化。

嬴圖團(tuán)隊(duì) ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.2萬(wàn)字

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)與實(shí)踐
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《MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)與實(shí)踐》從實(shí)用的角度出發(fā),全面講解MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。在內(nèi)容安排上由淺入深,讓讀者循序漸進(jìn)地掌握編程技術(shù);在內(nèi)容形式上附有大量的注解、說(shuō)明等欄目,以提高讀者的編程技術(shù),豐富讀者的編程經(jīng)驗(yàn)。全書共分四大部分,第1部分為數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)部分;第2部分介紹數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì),包括MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理表記錄、檢索表記錄、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)視圖和觸發(fā)器、以及常見(jiàn)函數(shù)等;第3部分介紹MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的一些高級(jí)特性,主要包括事務(wù)管理,以及MySQL連接器JDBC和連接池;第4部分介紹Hibernate框架。每章均配有習(xí)題,后一章還有一個(gè)綜合案例,以指導(dǎo)讀者深入地進(jìn)行學(xué)習(xí)?!禡ySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)與實(shí)踐》附有所有程序的源代碼、多媒體教學(xué)PPT、程序開(kāi)發(fā)資源庫(kù)和課后習(xí)題答案。其中,源代碼全部經(jīng)過(guò)精心測(cè)試,能夠在WindowsXP、Windows7和Windows10操作系統(tǒng)上編譯和運(yùn)行?!禡ySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)與實(shí)踐》既可作為高等學(xué)校計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)課程的教材,也可作為管理信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員的技術(shù)參考書。

夏輝 白萍 李晉 屈巍編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·11.3萬(wàn)字

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Python實(shí)現(xiàn)
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)最重要的模型之一。本書是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的入門讀物,假定讀者不具備任何機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)。書中盡可能少地使用數(shù)學(xué)知識(shí),從機(jī)器學(xué)習(xí)的概念講起,以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新發(fā)展結(jié)束。本書首先簡(jiǎn)單介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念,詳細(xì)講解了線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后介紹了基于梯度下降法的優(yōu)化方法和梯度反向傳播算法,接著介紹了訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)前的準(zhǔn)備工作、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用及其發(fā)展。針對(duì)每個(gè)關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn),書中給出了基于NumPy的代碼實(shí)現(xiàn),以及完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)現(xiàn),方便讀者訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和查閱代碼。本書既可以作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教材,也可以供對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣的工程技術(shù)人員和科研人員參考。

單建華 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·12.2萬(wàn)字

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