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金融科技工具箱——面向经管金融同学的Python、爬虫、机器学习课

25.0万
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2019-10-24 15:45:19
未经作者授权，禁止转载
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来啦，2024史诗级更新~~ 这就是经管金融专业的朋友们学习人工智能的一站式解决方案 这个视频是2019年出版的留念，学习新版请移步： 第一季，大语言模型辅助的入门，从零开始的Python，爬虫、文本分析、数据可视化 https://www.bilibili.com/video/BV1ti421C7dg/ 第二季，机器学习原理与经济金融应用 https://www.bilibili.com/video/BV14u4y157Gk/ 第三季，因果推断（但是是Pearl那套，慎重学习） https://space.bilibili.com/2937617/channel/seriesdetail?sid=433301 第四季，深度学习与大语言模型 https://www.bilibili.com/video/BV1Kb421e7VY/ 大家玩得开心~ =================分割线================================= 本课程受国家自然科学基金（立项号：72003214）资助 本门课为面向经管金融同学的Python课程，课程将涉及Python入门、numpy&pandas数据处理、爬虫、机器学习入门、深度学习入门、主题模型与词向量模型、数据可视化、区块链与数字货币八个模块，每个模块约三个小时， 课程主要目的是，帮助相关专业高年级本科生、研究生，熟悉工具，扩宽视野，更好地服务科研或者实习工作。 2019.10.20开始，每周1-2次，会尽快剪辑上传 课程录制于面向师弟师妹的分享，在b站本人账号上传，免费共享，本人
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视频选集
（46/62）
《金融科技工具箱》全四季导读
13:58
第一季思维导图：Python入门
10:46
第二季思维导图：机器学习
04:48
第三季思维导图：因果推断
03:09
第四季思维导图：深度学习与大语言模型
14:25
哔哩哔哩(゜-゜)つロ干杯~
04:24
五分钟课程简介
04:40
0.0 课程引言与模块介绍
29:36
0.1 为什么要学通用编程
10:28
1.0 环境搭建
02:35
1.1 hello world
15:25
1.2 基础数据类型
20:53
1.3 运算符
17:28
1.4 基本控制流
12:39
1.5 复杂数据结构
45:55
1.6 函数
15:33
1.7 作业
19:59
2.1 Python科学计算:Numpy
01:10:55
2.2 Python科学计算:Pandas
54:33
3.可视化-1
42:37
3.1 可视化-2
34:36
4.0 爬虫之引言
21:02
4.1 爬虫之简单抓取
22:31
4.2 爬虫之解构网页
14:46
4.3 爬虫之截取网页与数据库沟通信息
26:07
4.4 爬虫之万能的selenium
20:16
4.5 爬虫之API
18:27
5.0 文本之引言
26:45
5.1 文本之预处理
26:29
5.2 文本之词袋模型
18:15
5.3 文本之主题模型与词向量模型
27:28
5.4 文本之主题模型实践
31:26
6.0 机器学习之绪论
01:45:59
6.1 VC-dimension相关的串讲
59:49
6.1 回归 从OLS谈起
38:29
6.2 支持向量机与影子价格
01:19:31
6.3.1 集成学习之 决策树
38:20
6.3.2 集成学习之 Blending & Bagging
17:52
6.3.3 集成学习之 随机森林
30:33
6.3.4 集成学习之 Boosting
24:18
6.4.1 机器学习编程-前言
15:28
6.4.2 机器学习编程-sklearn
15:07
7.1 感知器与多层神经网络
24:08
7.2 神经网络的训练与正则化
28:46
7.3 CNN 卷积神经网络
34:20
7.4 循环神经网络 删改
20:28
7.5 聚类
15:53
7.6 降维 PCA 与 AutoEncoder
14:10
7.7 GAN 股市预测 与 闲扯
19:24
7.8 机器学习&深度学习 小结
03:07
8.1 特征工程-导言
26:20
8.2 特征工程-结构化与缺失值处理
23:57
8.3 特征工程-改变分布
22:47
8.4 特征工程-变量选择
23:13
8.5 特征工程-总结讨论
06:13
9.1 度量指标
46:04
9.2 超参搜索
16:28
9.3 交叉验证
32:16
10.区块链与数字货币
01:52:18
11. 课程回顾与扩展学习建议
11:38
番外. 为了录课我花了多少钱买了啥设备
37:40
【作废、音质爆炸、为了弹幕留着】课程大纲与导言
31:39

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