《智能金融》教材和《机器学习与智能金融》慕课配套课件与代码-中央财经大学欧洲杯网站

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1. 本课件和代码仅供教学、非商业使用；

2. 本课件和代码中所包含的任何元素其版权归属于该元素的原始拥有者，请联系相关拥有者申请使用。

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课件和代码同时支持慕课和教材《智能金融》（高等教育出版社2024，主编：张宁），因慕课录制时间和教材出版时间不同步，故章节安排有差异，也限于时间，教材内容更加全面。两者对应章节如下：

第一章智能金融的基本原理	慕课第一章交叉的目的是融合，慕课第十二章源源不断的新思想
第二章智能金融中的线性方法	慕课第二章经典而永恒线性方法
第三章关联分析与产品推荐	慕课第三章关联实现推荐
第四章降维	慕课第四章复杂特征中抓住关键因素
第五章聚类	慕课第五章物以类聚
第六章智能优化	慕课第十一章经典方法的第二春
第七章树类方法	慕课第六章条件判断思想的精华
第八章概率图模型与贝叶斯分类	慕课第九章得关系者得天下图数据分析
第九章深度学习	慕课第七章结构派的大成深度学习与自然语言理解
第十章自然语言处理技术	慕课第七章结构派的大成深度学习与自然语言理解
第十一章半监督学习与强化学习	慕课第八章延迟标注下的自我进化强化学习
第十二章图数据分析	慕课第九章得关系者得天下图数据分析
第十三章隐私计算	慕课第十章数据安全下的机器学习隐私计算
第十四章智能金融行业实践	慕课第一章
第十五章智能投顾	慕课第一章

机器学习与智能金融慕课团队

《智能金融》教材团队