機器學(xué)習(xí)是設(shè)計與應(yīng)用算法的科學(xué)，可從數(shù)據(jù)中進行學(xué)習(xí)和預(yù)測，其應(yīng)用已經(jīng)非常普遍。金融領(lǐng)域集中了大量的交易數(shù)據(jù)，為人工智能技術(shù)的運用奠定了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本書面向金融領(lǐng)域的讀者，介紹了機器學(xué)習(xí)技術(shù)的原理與實踐。本書包括10章，介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理、計算機視覺處理技術(shù)、時間序列分析、自然語言處理、生成模型的應(yīng)用、強化學(xué)習(xí)技術(shù)、數(shù)據(jù)建模與調(diào)試、貝葉斯推理和概率編程等內(nèi)容。本書由資深金融從業(yè)者編寫，融合了其在金融項目中關(guān)于機器學(xué)習(xí)的實踐經(jīng)驗，適合金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、金融科技公司的技術(shù)研發(fā)人員以及對金融領(lǐng)域的機器學(xué)習(xí)技術(shù)感興趣的讀者閱讀。