应用机器学习算法

应用机器学习算法概述

欢迎来到CFI的应用机器学习算法课程。金融世界正在发生变化，现在正是投资的时候。投资银行家、资产经理、销售和交易专业人士的技能都在迅速发展。如果你想取得进步，培养机器学习的技能是必不可少的。

CFI与Machine Learning Edge合作，为金融专业人士带来一门独特的应用机器学习算法课程。本课程将运用你所学到的知识Python的基本面课程建立机器学习投资者分类器。我们将探索来自投资银行和资本市场应用程序的真实案例研究，这些应用程序目前正被用于为世界各地的财富500强公司提供建议。

推荐的预备课程

这些预备课程是可选的，但我们建议您在注册本课程之前完成规定的预备课程或拥有同等的知识:

1. Python的基本面

应用机器学习算法学习目标

本课程将演示如何在金融行业中使用机器学习算法。在课程结束时，你将能够:

• 识别过拟合回归模型
• 比较了不同的正则化回归算法和决策树集成算法
• 解释混淆矩阵及其与ROC曲线的关系
• 构建训练数据集、测试数据集和模型管道
• 执行高级数据清理、探索和可视化
• 基于现有特性之间的条件关系来设计特性
• 建立并完成一个机器学习分类器

谁应该学习这门应用机器学习算法课程?

这门应用机器学习算法课程是为具有Python和机器学习基础知识的金融专业人士设计的。这是一门高级课程，应用机器学习来构建投资者分类器，并解决金融世界中的实际问题，这将促进你的职业生涯。它是专为销售和贸易、投资银行、资本市场、资产管理、资金管理、企业发展、FP&A或在这些领域工作的学生设计的。

金融项目的机器学习

这门应用机器学习算法课程是由CFI和Machine Learning Edge提供的金融机器学习计划两门课程中的第二门。本课程将教你如何使用机器学习来解决金融和投资中的现实问题。您将完成的项目是仿照的真正的专利算法这些都被用来提供建议财富500强公司投资银行和资本市场决策。

在课程结束时，您将能够识别在当前环境中使用机器学习解决问题的机会。你将能够为任何问题确定最佳类型的机器学习算法。你将能够使用回归算法和分类算法等机器学习算法设计原始应用程序。