TensorFlow 2機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：聚焦經(jīng)濟(jì)金融科研與產(chǎn)業(yè)的深度學(xué)習(xí)模型

第1章TensorFlow 2簡介1
1.1安裝TensorFlow1
1.2TensorFlow 2和1的區(qū)別2
1.3TensorFlow與經(jīng)濟(jì)金融9
1.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)10
1.3.2理論模型13
1.4張量簡介14
1.5TensorFlow中的線性代數(shù)和微積分15
1.5.1常量和變量15
1.5.2線性代數(shù)16
1.5.3微分學(xué)24
1.6在TensorFlow中加載應(yīng)用數(shù)據(jù)35
1.7本章小結(jié)37
參考文獻(xiàn)37
第2章機(jī)器學(xué)習(xí)與經(jīng)濟(jì)學(xué)38
2.1大數(shù)據(jù): 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的新絕技(Varian 2014)38
2.2策略預(yù)測問題(Kleinberg等，2015)39
2.3“機(jī)器學(xué)習(xí): 一個應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)技巧”(Mullainathan
和Spiess，2017)41
2.4“機(jī)器學(xué)習(xí)對經(jīng)濟(jì)學(xué)的影響”(Athey，2019)42
2.4.1機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法42
2.4.2現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)程序44
2.4.3政策分析44
2.4.4研究熱點和預(yù)測45
2.5“經(jīng)濟(jì)學(xué)家應(yīng)該了解的機(jī)器學(xué)習(xí)方法”(Athey和
Imbens，2019)462.6“將文本作為數(shù)據(jù)”(Gentzkow等，2019)46
2.6.1將文本表示為數(shù)據(jù)47
2.6.2統(tǒng)計方法47
2.6.3應(yīng)用49
2.7“如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)對宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測有用”(Coulombe等， 2019)49
2.8本章小結(jié)50
參考文獻(xiàn)51
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第3章回歸52
3.1線性回歸52
3.1.1概述52
3.1.2普通最小二乘法54
3.1.3最小絕對偏差56
3.1.4其他的損失函數(shù)61
3.2部分線性模型61
3.3非線性回歸65
3.4邏輯回歸69
3.5損失函數(shù)70
3.5.1離散因變量70
3.5.2連續(xù)因變量71
3.6優(yōu)化器72
3.6.1隨機(jī)梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)73
3.6.2一些改進(jìn)的優(yōu)化器74
3.7本章小結(jié)75
參考文獻(xiàn)76
第4章樹77
4.1決策樹77
4.1.1概述77
4.1.2特征工程79
4.1.3模型訓(xùn)練79
4.2回歸樹81
4.3隨機(jī)森林82
4.4梯度提升樹83
4.4.1分類樹84
4.4.2回歸樹86
4.5模型調(diào)優(yōu)88
4.6本章小結(jié)89
參考文獻(xiàn)89
第5章圖像分類90
5.1圖像數(shù)據(jù)91
5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)94
5.3Keras96
5.3.1序貫式API96
5.3.2函數(shù)式API103
5.4Estimators105
5.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)107
5.5.1卷積層107
5.5.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練108
5.6預(yù)訓(xùn)練好的模型112
5.6.1特征提取112
5.6.2模型調(diào)優(yōu)115
5.7本章小結(jié)115
參考文獻(xiàn)116
第6章文本數(shù)據(jù)117
6.1數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備118
6.1.1數(shù)據(jù)收集118
6.1.2文本數(shù)據(jù)表征120
6.1.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備122
6.2詞袋模型127
6.3基于詞典的方法131
6.4詞嵌入136
6.5主題建模137
6.6文本回歸143
6.7文本分類154
6.8本章小結(jié)155
參考文獻(xiàn)156
第7章時間序列157
7.1機(jī)器學(xué)習(xí)的序貫?zāi)Ｐ?57
7.1.1稠密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)157
7.1.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)162
7.1.3長短期記憶167
7.1.4中間隱狀態(tài)169
7.2多元預(yù)測172
7.2.1LSTM172
7.2.2梯度提升樹174
7.3本章小結(jié)177
參考文獻(xiàn)178
第8章降維179
8.1經(jīng)濟(jì)學(xué)中的降維179
8.1.1主成分分析180
8.1.2偏最小二乘187
8.2自編碼器模型189
8.3本章小結(jié)194
參考文獻(xiàn)195
第9章生成式模型196
9.1變分自編碼器196
9.2生成式對抗網(wǎng)絡(luò)203
9.3經(jīng)濟(jì)與金融領(lǐng)域的應(yīng)用209
9.4本章小結(jié)209
參考文獻(xiàn)210
第10章理論模型211
10.1處理理論模型211
10.1.1吃蛋糕問題212
10.1.2新古典商業(yè)周期模型217
10.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)222
10.3本章小結(jié)226
參考文獻(xiàn)226
術(shù)語/短語對照及索引表227