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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

歸納數(shù)據(jù)集；金融數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；支持向量機分類模型的選擇和應(yīng)用；用支持向量機模型進(jìn)行預(yù)測； 模型評估
適用人群
學(xué)習(xí)金融學(xué)、數(shù)據(jù)、計算機的高校生、在職的基金經(jīng)理、投研總監(jiān)、專業(yè)投資者、金融分析師、量化分析
課程簡介
案例數(shù)據(jù)集來源于UCI網(wǎng)站。該數(shù)據(jù)集中的圖象數(shù)據(jù)分別來源于真紙幣和偽紙幣。通常是通過工業(yè)相機生成400x 400像素的圖象。然后利用小波變換工具從圖象中提取相關(guān)特征。數(shù)據(jù)集中共有1372條記錄，4個連續(xù)型的特征變量，和1個二元分類變量，無缺失數(shù)據(jù)。
支持向量機分類算法是機器學(xué)習(xí)中的一個基礎(chǔ)且非常重要的算法。它利用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法，即，二次函數(shù)的優(yōu)化，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。Python的優(yōu)勢在于開源，基于Python的各類機器學(xué)習(xí)算法非常豐富而且方便使用。我們將以紙幣識別案例數(shù)據(jù)集為一個點的同時，討論支持向量機分類原理和Python算法并用他們來區(qū)分真紙幣和偽紙幣。

本案例的特點是將識別真假紙幣的金融決策問題的解決方案與機器學(xué)習(xí)中的支持向量機算法進(jìn)行結(jié)合，并利用Python設(shè)計一個自動分類算法來對案例數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)并輔助我們進(jìn)行決策。這三者的結(jié)合就是智能金融在金融行業(yè)的一種經(jīng)典應(yīng)用。
學(xué)生通過本案例的學(xué)習(xí)將能夠充分理解并在未來能夠使用支持向量機算法和Python程序來解決一個具體金融決策問題。本案例中還將介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理和變量工程概念，從而有助于掌握數(shù)據(jù)處理的方法和技巧。

通過案例學(xué)習(xí)后，如果學(xué)生能夠獨立完成作業(yè)，學(xué)生將能達(dá)到以下預(yù)期目標(biāo)：

能夠?qū)w納一個金融問題的數(shù)據(jù)集；

2. 金融數(shù)據(jù)的處理和標(biāo)準(zhǔn)化；

3. 支持向量機分類模型的選擇和應(yīng)用；

4. 用支持向量機模型進(jìn)行預(yù)測；

5. 對支持向量機模型進(jìn)行評估