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内容简介：本书共十二章，内容包括：数据科学与交易入门、深度学习中的基础概率方法、描述性统计与数据分析、深度学习的线性代数和微积分、技术面分析入门、数据科学的Python入门、用于时间序列预测的机器学习模型、用于时间序列预测的深度学习Ⅰ、用于时间序列预测的深度学习Ⅱ、使用深度强化学习预测实践序列、市场驱动因素与风险管理。