Добавьте товары для сравнения
График работы:

Будние дни: 09:00–19:00

 

0
Мой заказ
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают — самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов. Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синоним азартных игр. Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий. Код: 978-5-4461-1154-1 Автор Де Прадо Маркос Лопес
Войти с помощью
Оцените товар
Отправить

Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса

В наличии на удаленном складе
Артикул: 919384
993 грн
В желания
Войдите на сайт чтобы
добавить товар в список желаний
%
Войти для отображения накопительной скидки
Время доставки (ориентировочное)
Характеристики
Название Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Автор Де Прадо Маркос Лопес
Цена 993.00
Время доставки (ориентировочное) 24 дня
Издательство Питер
Серия IT для бизнеса
ISBN 978-5-4461-1154-1
Раздел Математика. Математические науки
Перекладач Логунов А.
Розмер, мм 233x165x18
Количество страниц 432 (Офсет)
  •  МИНИМАЛЬНАЯ СУММА ЗАКАЗА 250 грн.

    - Новая почта 

    - Укрпочта 

    - Джастин 

Подробнее про доставку

МИНИМАЛЬНАЯ СУММА ЗАКАЗА 250 грн.

1. Наложенный платеж

2. Оплата на карту Приватбанка или Монобанка

3. Оплата по реквизитам  IBAN

4. Оплата через платежный терминал на карту Приватбанка

Наверх