本書介紹了金融實證分析的主要方法和前沿問題、金融與財務機器學習的主要方法、評估方法和案例等。本書共12章，包括：金融與財務領域的機器學習，Python軟件使用簡介，金融與財務大數(shù)據(jù)的處理與分析，因子與因子模型，因子模型的估計、檢驗與解釋，金融資產(chǎn)收益預測，包含懲罰項的線性回歸模型，數(shù)據(jù)降維模型，樹形模型與分類模型，神經(jīng)網(wǎng)絡模型，模型評估、訓練與可解釋性，文本分析。