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1. 本课件和代码仅供教学、非商业使用；
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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
