Build Your Own AI Investor: With Machine Learning and Python, Step by Step

دانلود کتاب Build Your Own AI Investor: With Machine Learning and Python, Step by Step

55000 تومان موجود

کتاب سرمایه‌گذار هوش مصنوعی خود را بسازید: با یادگیری ماشین و پایتون، قدم به قدم نسخه زبان اصلی

دانلود کتاب سرمایه‌گذار هوش مصنوعی خود را بسازید: با یادگیری ماشین و پایتون، قدم به قدم بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید


این کتاب نسخه اصلی می باشد و به زبان فارسی نیست.


امتیاز شما به این کتاب (حداقل 1 و حداکثر 5):

امتیاز کاربران به این کتاب:        تعداد رای دهنده ها: 2


توضیحاتی در مورد کتاب Build Your Own AI Investor: With Machine Learning and Python, Step by Step

نام کتاب : Build Your Own AI Investor: With Machine Learning and Python, Step by Step
ویرایش : 2
عنوان ترجمه شده به فارسی : سرمایه‌گذار هوش مصنوعی خود را بسازید: با یادگیری ماشین و پایتون، قدم به قدم
سری :
نویسندگان : ,
ناشر : www.valueinvestingai.com
سال نشر : 2021
تعداد صفحات : 281
ISBN (شابک) : 9781838132231
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 20 مگابایت



بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.


فهرست مطالب :


Preface About This Book Who Should Read This Book Book Roadmap Miscellaneous Chapter 1 - Introduction Investing in Stocks Formulaic Value Investing Value Investing with Machine Learning Machine Learning with Python Chapter 2 - Python Crash Course Background for Absolute Beginners Getting Python Python Coding with Jupyter Notebook Other Bits about Jupyter Notebook Basic Arithmetic Code Comments, Titles and Text Variable assignment Strings Python Lists Tuples Sets Custom Functions Logic and Loops Basic Loops Booleans Logic in Loops Python Dictionaries NumPy Discounted Cash Flows The Pandas Library Chapter 3 - Machine Learning Introduction with Scikit-learn What is Machine Learning? The Data Training the Models Machine Learning Basics with Classification Algorithms Decision Trees CART Algorithm Testing and Training sets Cross-Validation Measuring Success in Classification Hyperparameters, Underfitting and Overfitting Support Vector Machine Classification Regression Machine Learning Algorithms Linear Regression Linear Regression – Regularised Comparing Linear Models Decision Tree Regression Support Vector Machine Regression K Nearest Neighbours Regressor Ensemble Methods Gradient Boosted Decision Trees Feature Scaling and Machine Learning Pipelines Standard Scaler Power Transformers Scikit-Learn Pipelines Chapter 4 - Making the AI Investor Obtaining and Processing Fundamental Financial Stock data Getting Data and Initial Filtering Feature Engineering (and more filtering) Using Machine Learning to Predict Stock Performance Linear Regression Elastic-Net Regression K-Nearest Neighbours Support Vector Machine Regressor Decision Tree Regressor Random Forest Regressor Gradient Boosted Decision Tree Checking Our Regression Results So Far Chapter 5 - AI Backtesting Using an Example Regressor Building the First Bits Looping Through Each Year of a Backtest Backtest Data for an Individual Stock First Backtest Investigating Back Test Results Accounting for Chance of Default Chapter 6 - Backtesting - Statistical Likelihood of Returns Backtesting Loop Is the AI any good at picking stocks? AI Performance Projection Chapter 7 - AI Investor Stock Picks 2021 Getting the Data Together Making the AI Investor Pick Stocks Final Results, Stock Selection for 2021 Discussion of 2020 Performance




پست ها تصادفی