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TensorFlow2機器學習實戰--聚焦經濟金融科研與產業的深度學習模型

作者：(瑞典)以賽亞·赫爾|責編:薛楊|譯者:朱文強
出版社：清華大學
ISBN：9787302631583

出版日期：2023/06/01
裝幀：平裝
頁數：247

人民幣：RMB 88 元售價：元

內容大鋼

本書側重於實證維度的經濟和金融問題，以及如何用機器學習方法求解這些問題，通過建立相關模型得出相應的結論。這包括各種區分深度學習模型（DNNs、cnn、Istm和DONs）、生成機器學習模型（gan和VAEs）和基於樹的模型。本書內容還涵蓋了經濟學和機器學習的經驗方法的交叉，包括回歸分析，自然語言處理，和降維。本書的讀者對象為本專科學生以及研究生，在經濟和金融領域工作的數據科學家，公共和私營部門的經濟學家，以及社會科學研究者。

作者介紹

(瑞典)以賽亞·赫爾|責編:薛楊|譯者:朱文強
以賽亞·赫爾，是瑞典中央銀行研究部的資深經濟學家，博士畢業於美國波士頓學院，從事計算經濟學、機器學習、微觀金融、金融科技等方面的研究。Isaiah Hull博士也在DataCamp平台上講授課程，包括「基於Python的TensorFlow導論」（Introduction to TensorFlow in Python）等，目前正從事將量子計算、量子貨幣引入經濟學科中的交叉學科研究項目。

第1章  TensorFlow 2簡介
  1.1  安裝TensorFlow
  1.2  TensorFlow 2和TensorFlow 1的區別
  1.3  TensorFlow與經濟金融
    1.3.1  機器學習
    1.3.2  理論模型
  1.4  張量簡介
  1.5  TensorFlow中的線性代數和微積分
    1.5.1  常量和變數
    1.5.2  線性代數
    1.5.3  微分學
  1.6  在TensorFlow中載入應用數據
  1.7  本章小結
  參考文獻
第2章  機器學習與經濟學
  2.1  大數據：計量經濟學的新絕技（Varian，2014）
  2.2  策略預測問題（Kleinberg等，2015）
  2.3  「機器學習：一個應用計量經濟學技巧」（Mullainathan和Spiess，2017）
  2.4  「機器學習對經濟學的影響」（Athey，2019）
    2.4.1  機器學習和傳統計量經濟學方法
    2.4.2  現有的機器學習程序
    2.4.3  政策分析
    2.4.4  研究熱點和預測
  2.5  「經濟學家應該了解的機器學習方法」（Athey和Imbens，2019）
  2.6  「將文本作為數據」（Gentzkow等，2019）
    2.6.1  將文本表示為數據
    2.6.2  統計方法
    2.6.3  應用
  2.7  「如何讓機器學習對宏觀經濟預測有用」（Coulombe等，2019）
  2.8  本章小結
  參考文獻
第3章  回歸
  3.1  線性回歸
    3.1.1  概述
    3.1.2  普通最小二乘法
    3.1.3  最小絕對偏差
    3.1.4  其他的損失函數
  3.2  部分線性模型
  3.3  非線性回歸
  3.4  邏輯回歸
  3.5  損失函數
    3.5.1  離散因變數
    3.5.2  連續因變數
  3.6  優化器
    3.6.1  隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）
    3.6.2  一些改進的優化器
  3.7  本章小結
  參考文獻
第4章  樹
  4.1  決策樹

    4.1.1  概述
    4.1.2  特徵工程
    4.1.3  模型訓練
  4.2  回歸樹
  4.3  隨機森林
  4.4  梯度提升樹
    4.4.1  分類樹
    4.4.2  回歸樹
  4.5  模型調優
  4.6  本章小結
  參考文獻
第5章  圖像分類
  5.1  圖像數據
  5.2  神經網路
  5.3  Keras
    5.3.1  序貫式API
    5.3.2  函數式API
  5.4  Estimators
  5.5  卷積神經網路
    5.5.1  卷積層
    5.5.2  卷積神經網路的訓練
  5.6  預訓練好的模型
    5.6.1  特徵提取
    5.6.2  模型調優
  5.7  本章小結
  參考文獻
第6章  文本數據
  6.1  數據清洗和準備
    6.1.1  數據收集
    6.1.2  文本數據表徵
    6.1.3  數據準備
  6.2  詞袋模型
  6.3  基於詞典的方法
  6.4  詞嵌入
  6.5  主題建模
  6.6  文本回歸
  6.7  文本分類
  6.8  本章小結
  參考文獻
第7章  時間序列
  7.1  機器學習的序貫模型
    7.1.1  稠密神經網路
    7.1.2  循環神經網路
    7.1.3  長短期記憶
    7.1.4  中間隱狀態
  7.2  多元預測
    7.2.1  LSTM
    7.2.2  梯度提升樹
  7.3  本章小結
  參考文獻

第8章  降維
  8.1  經濟學中的降維
    8.1.1  主成分分析
    8.1.2  偏最小二乘
  8.2  自編碼器模型
  8.3  本章小結
  參考文獻
第9章  生成式模型
  9.1  變分自編碼器
  9.2  生成式對抗網路
  9.3  經濟與金融領域的應用
  9.4  本章小結
  參考文獻
第10章  理論模型
  10.1  處理理論模型
    10.1.1  吃蛋糕問題
    10.1.2  新古典商業周期模型
  10.2  深度強化學習
  10.3  本章小結
  參考文獻
術語/短語中英文對照及索引表

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