课程介绍：

 

通过该课程的学习，学员应能够熟悉常用机器学习的原理、适用范围、流程，能有效判断算法的优劣；学习特征变量的标准化处理及有效性筛选；了解程序化交易系统的搭建及注意事项，了解常用的程序化交易模型。

 

课程大纲：

 

主题	内容
机器学习基本原理分享	1. 机器学习及分类器介绍 2. 分类器好坏的评价标准 3. 特征变量的标准化及woe处理 4. 特征变量复共线性的影响的消除方法 5. 经典机器学习算法介绍： 主成份分析、逻辑回归、决策树等算法
机器学习算法及程序化交易模型分享	6. 经典机器学习算法介绍：knn、svm、GBDT、xgboost等算法  7. 程序化交易特点 8. 如何构建全自动程序化交易系统及相关注意事项 9. 程序化交易模型分享

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服务特点：
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专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
oracle,微软，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,达索等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
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