L'apprentissage profond pour la finance

Index

A

• fonctions d'activation, fonctions d'activation-fonctionsd' activation
• Régression AdaBoost, Régression AdaBoost -Régression AdaBoost
• Estimation adaptative des moments (Adam), Algorithmes d'optimisation
• règle d'addition, Introduction aux concepts probabilistes
• Test ADF (augmented Dickey-Fuller), Le concept de stationnarité-Leconcept de stationnarité
• ligne adjacente, Trigonométrie
• Formation contradictoire, Application de la régularisation aux MLP
• algèbre, défini, algèbre linéaire et calcul pour le Deep Learning.
• algorithmes
  • science des données et, comprendre la science des données-comprendre lascience des données.
  • défini, comprendre la science des données
• alpha trading, Introduction à l'analyse technique
• cours d'investissement alternatif, introduction aux marchés financiers et à la négociation
• biais d'ancrage, biais cognitifs
• ANNs(voir réseaux neuronaux artificiels)
• Fonction anonyme (Lambda), Application de la régularisation aux MLP.
• arbitrage, comprendre la science des données
• les opérateurs arithmétiques, en Python, opérations et syntaxe de base.
• tableaux, en Python, opérations de base et syntaxe
• réseaux neuronaux artificiels (RNA), Une promenade à travers les réseaux neuronaux -Perceptrons multicouches
  • fonctions d'activation, Fonctions d'activation-Fonctionsd'activation
  • rétropropagation,Rétropropagation-Rétropagation
  • couches, Une promenade à travers les réseaux neuronaux
  • perceptrons multicouches, Perceptronsmulticouches-Perceptrons multicouches
  • algorithmes d 'optimisation, Algorithmes d'optimisation ...