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自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程下载。 本课程将首先介绍自然语言处理的发展现状与挑战，同时，讲解深度学习和自然语言处理的结合应用。除了基本算法外，本课程还配备实践环节，从一些典型的方向：机器翻译、文本分类、问答等。最后，将和大家讨论NLP的行业展望以及和各行各业的结合，比如医疗行业等。 课程章节 章节1：NLP和深度学习发展概况和最新动态 课时1：NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术 课时2：NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索 章节2：NLP与PYTHON编程 课时3：Python环境搭建及开发工具安装 课时4：NLP常用PYTHON开发包的介绍 课时5：Jieba安装、介绍及使用 课时6：Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用 课时7：Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用 章节3：快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取 课时8：分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用 课时9：准确分词之加载自定义字典分词01 课时10：准确分词之加载自定义字典分词02 课时11：准确分词之动态调整词频和字典 课时12：词性标注代码实现及信息提取 课时13：人名、地名、机构名等关键命名实体识别 课时14：TextRank算法原理介绍 课时15：基于TextRank关键词提取 章节4： 句法与文法 课时16：依存句法与语义依存分析 课时17：依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等） 课时18：名词短语块挖掘 课时19：自定义语法与CFG 章节5： N-GRAM文本挖掘 课时20：N-GRAM算法介绍 课时21：N-GRAM生成词语对 课时22：TF-IDF算法介绍应用 课时23：基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM 章节6： 表示学习与关系嵌入 课时24：语言模型 课时25：词向量 课时26：深入理解Word2vec算法层次sofmax 课时27：深入理解Word2vec算法负采样 课时28：6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练 章节7： 深度学习之卷积神经网络 课时29：BP神经网络 课时30：彻底理解深度学习指卷积神经网络 课时31：CNN文本分类 课时32：CNN文本分类算法模块 课时33：CNN文本分类模型详解数据预处理 课时34：CNN文本分类模型测试与部署 章节8： 深度学习之递归神经网络 课时35：递归网络 课时36：LSTM 课时37：LSTM文本分类原理 课时38：LSTM文本分类代码架构 课时39：LSTM文本分类代码详解 课时40：LSTM文本分类模型预测与部署 章节9： 特定领域命名实体识别NER技术 课时41：基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍 课时42：医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范 课时43：医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点 课时44：基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上) 课时45：基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下） 课时46：数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式（上） 课时47：数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式（下） 课时48：模型本地Lib库封装（上） 课时49：模型本地Lib库封装（下） 课时50：部署tensorflow训练好的模型为云服务（上） 课时51：部署tensorflow训练好的模型为云服务（下） 课时52：算法设计及代码实现1 课时53：算法设计及代码实现2 课时54：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1 课时55：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2

玩转Python机器学习和量化交易课程视频教程下载。这门课的主要目的是让大家理解和掌握量化投资的应用领域及其业务知识，通过实际的案例教学，掌握端到端的量化交易流程，教会学员编写策略程序，通过建模，回测和风控，形成可盈利的策略并将整个流程自动化。其次，我们将讲授如何利用前沿人工智能的技术，如：机器学习方法，对海量金融数据进行建模，掌握机器学习在量化建模中的应用方法。课程也会提供量化策略研发平台服务，帮助学员建立自己的策略研究库。 课程简介： 量化投资是起源于美国的高级投资方法论，在国内也有十余年的发展历史，代表当今金融业最前沿的投资技术和水准，卓越稳定的实盘投资业绩使得量化投资具有坚实的高端市场需求。 本量化投资方向系列课程通过对各种量化投资方法与理论的介绍，结合机器学习的实际应用案例进行引导式教学，全面地提高学员对量化投资的认知能力和实践能力。 面向人群： 1.适合有志于从事量化投资工作的计算机行业人员及在校学生； 2.数据科学工作者，可以从本课程中学会从数据科学的方法玩转量化交易； 3.所有金融机构从业人员，尤其是量化交易从业者，可以从本课程中学会如何用python玩机器学习和量化交易。 4.适合希望使用机器学习和统计学习的方法应用于量化投资领域的爱好者和个人投资者 ，可以从本课程中学会量化投资的应用领域和必要的业务知识，以及如何构建成功的量化策略和交易的实战经验。 学习收益： 这门课的主要目的是让大家理解和掌握量化投资的应用领域及其业务知识，通过实际的案例教学，掌握端到端的量化交易流程，教会学员编写策略程序，通过建模，回测和风控，形成可盈利的策略并将整个流程自动化。其次，我们将讲授如何利用前沿人工智能的技术，如：机器学习方法，对海量金融数据进行建模，掌握机器学习在量化建模中的应用方法。课程也会提供量化策略研发平台服务，帮助学员建立自己的策略研究库。 课程大纲： 第一课：量化投资基本概念和投资方法 1.统计哲学 2.量化投资哲学 3.策略概述 4.经典案例 5.量化投资现状 第二课：量化投资组合管理（一） 1.量化投资组合管理简介 2.基础理论 3.多因子模型 4.因子分类体系 第三课：量化投资组合管理（二） 1.因子测试方法 2.风险模型 3.投资组合构建方法 4.机器学习在因子选股中的应用 第四课：量化择时策略与方法 1.量化择时概念 2.择时方法 3.择时策略的开发 4.机器学习择时案例 第五课：程序化交易及策略开发（一） 1.程序化交易简介 2.交易系统与开发语言 3.策略分类与开发 4.CTA策略基本结构 第六课：程序化交易及策略开发（二） 1.技术分析基础 2.开平仓条件构建 3.交易策略实例 4.机器学习模型的应用 第七课：套利交易与算法交易 1.套利原理 2.套利交易分类与策略 3.交易成本与冲击成本 4.常见交易算法 5.实践方法与系统 第八课：期权策略开发 1.期权原理 2.期权策略开发流程 3.期权策略案例分析 第九课：FOF投资与资产配置 1.业绩量化评价 2.业绩归因分析 3.大类资产配置方法 4.MOM, FOF产品管理 5.对冲基金的运营与维护

价值899元】最新小象学院第七期升级版机器学习课程视频教程下载。本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。 课程大纲： 第一课：机器学习的数学基础1 - 数学分析 1. 机器学习的一般方法和横向比较 2. 数学是有用的：以SVD为例 3. 机器学习的角度看数学 4. 复习数学分析 5. 直观解释常数e 6. 导数/梯度 7. 随机梯度下降 8. Taylor展式的落地应用 9. gini系数 10. 凸函数 11. Jensen不等式 12. 组合数与信息熵的关系 第二课：机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验 1. 概率论基础 2. 古典概型 3. 贝叶斯公式 4. 先验分布/后验分布/共轭分布 5. 常见概率分布 6. 泊松分布和指数分布的物理意义 7. 协方差(矩阵)和相关系数 8. 独立和不相关 9. 大数定律和中心极限定理的实践意义 10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP 11. 过拟合的数学原理与解决方案 第三课：机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数 1. 线性代数在数学科学中的地位 2. 马尔科夫模型 3. 矩阵乘法的直观表达 4. 状态转移矩阵 5. 矩阵和向量组 6. 特征向量的思考和实践计算 7. QR分解 8. 对称阵、正交阵、正定阵 9. 数据白化及其应用 10. 向量对向量求导 11. 标量对向量求导 12. 标量对矩阵求导 第四课：Python基础1 - Python及其数学库 1. 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm 2. Python基础：列表/元组/字典/类/文件 3. Taylor展式的代码实现 4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 5. 多元高斯分布 6. 泊松分布、幂律分布 7. 典型图像处理 8. 蝴蝶效应 9. 分形与可视化 第五课：Python基础2 - 机器学习库 1. scikit-learn的介绍和典型使用 2. 损失函数的绘制 3. 多种数学曲线 4. 多项式拟合 5. 快速傅里叶变换FFT 6. 奇异值分解SVD 7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络 8. 卷积与(指数)移动平均线 9. 股票数据分析 第六课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择 1. 实际生产问题中算法和特征的关系 2. 股票数据的特征提取和应用 3. 一致性检验 4. 缺失数据的处理 5. 环境数据异常检测和分析 6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用 7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据 8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB 9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类 第七课： 回归 1. 线性回归 2. Logistic/Softmax回归 3. 广义线性回归 4. L1/L2正则化 5. Ridge与LASSO 6. Elastic Net 7. 梯度下降算法：BGD与SGD 8. 特征选择与过拟合 第八课：Logistic回归 1. Sigmoid函数的直观解释 2. Softmax回归的概念源头 3. Logistic/Softmax回归 4. 最大熵模型 5. K-L散度 6. 损失函数 7. Softmax回归的实现与调参 第九课：回归实践 1. 机器学习sklearn库介绍 2. 线性回归代码实现和调参 3. Softmax回归代码实现和调参 4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net 5. Logistic/Softmax回归 6. 广告投入与销售额回归分析 7. 鸢尾花数据集的分类 8. 交叉验证 9. 数据可视化 第十课：决策树和随机森林 1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 2. 最大似然估计与最大熵模型 3. ID3、C4.5、CART详解 4. 决策树的正则化 5. 预剪枝和后剪枝 6. Bagging 7. 随机森林 8. 不平衡数据集的处理 9. 利用随机森林做特征选择 10. 使用随机森林计算样本相似度 11. 数据异常值检测 第十一课：随机森林实践 1. 随机森林与特征选择 2. 决策树应用于回归 3. 多标记的决策树回归 4. 决策树和随机森林的可视化 5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 6. 波士顿房价预测 第十二课：提升 1. 提升为什么有效 2. 梯度提升决策树GBDT 3. XGBoost算法详解 4. Adaboost算法 5. 加法模型与指数损失 第十三课：提升实践 1. Adaboost用于蘑菇数据分类 2. Adaboost与随机森林的比较 3. XGBoost库介绍 4. Taylor展式与学习算法 5. KAGGLE简介 6. 泰坦尼克乘客存活率估计 第十四课：SVM 1. 线性可分支持向量机 2. 软间隔的改进 3. 损失函数的理解 4. 核函数的原理和选择 5. SMO算法 6. 支持向量回归SVR 第十五课：SVM实践 1. libSVM代码库介绍 2. 原始数据和特征提取 3. 葡萄酒数据分类 4. 数字图像的手写体识别 5. SVR用于时间序列曲线预测 6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较 第十六课：聚类（上） 1. 各种相似度度量及其相互关系 2. Jaccard相似度和准确率、召回率 3. Pearson相关系数与余弦相似度 4. K-means与K-Medoids及变种 5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 第十七课：聚类（下） 1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 2. DensityPeak(Sci14) 3. 谱聚类SC 4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette 5. LPA算法及其应用 第十八课：聚类实践 1. K-Means++算法原理和实现 2. 向量量化VQ及图像近似 3. 并查集的实践应用 4. 密度聚类的代码实现 5. 谱聚类用于图片分割 第十九课：EM算法 1. 最大似然估计 2. Jensen不等式 3. 朴素理解EM算法 4. 精确推导EM算法 5. EM算法的深入理解 6. 混合高斯分布 7. 主题模型pLSA 第二十课：EM算法实践 1. 多元高斯分布的EM实现 2. 分类结果的数据可视化 3. EM与聚类的比较 4. Dirichlet过程EM 5. 三维及等高线等图件的绘制 6. 主题模型pLSA与EM算法 第二十一课：主题模型LDA 1. 贝叶斯学派的模型认识 2. Beta分布与二项分布 3. 共轭先验分布 4. Dirichlet分布 5. Laplace平滑 6. Gibbs采样详解 第二十二课：LDA实践 1. 网络爬虫的原理和代码实现 2. 停止词和高频词 3. 动手自己实现LDA 4. LDA开源包的使用和过程分析 5. Metropolis-Hastings算法 6. MCMC 7. LDA与word2vec的比较 8. TextRank算法与实践 第二十三课：隐马尔科夫模型HMM 1. 概率计算问题 2. 前向/后向算法 3. HMM的参数学习 4. Baum-Welch算法详解 5. Viterbi算法详解 6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较 第二十四课：HMM实践 1. 动手自己实现HMM用于中文分词 2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析 3. 文件数据格式UFT-8、Unicode 4. 停止词和标点符号对分词的影响 5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案 6. 发现新词和分词效果分析 7. 高斯混合模型HMM 8. GMM-HMM用于股票数据特征提取

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