金融机器学习和数据科学实践／(印) 哈里姆·塔特萨特, (印) 萨赫勒·普瑞, (美) 布拉德·卢卡博著；杜春晓译．—北京：中国电力出版社，2022
　　429页：图；24cm
　　
　　译自2020年英文版
　　由O'Reilly Media, Inc. 授权中国电力出版社出版
　　原文题名取自版权页
　　著者Puri规范汉译性: 普里
　　本书主要内容有: 用监督学习回归模型开发算法交易策略和衍生品定价模型。用监督学习分类模型预测信贷违约概率, 检测欺诈行为。用降维技术解决投资组合管理和收益率曲线构造问题。为实现交易策略和管理投资组合, 用降维和聚类技术寻找相似资产。用强化学习模型和技术开发交易策略、衍生品对冲策略, 管理投资组合。用NLTK和scikit-learn等Python库解决金融领域自然语言处理问题。

　　ISBN 978-7-5198-6963-2：CNY128.00
　　Ⅰ．①金融机器学习和数据科学实践②Machine learning and data science blueprints for finance　　Ⅱ．①塔特萨特②普里③卢卡博④杜春晓　　Ⅲ．①机器学习 - 应用 - 金融　　Ⅳ．①F830.49