机器学习/深度学习策略的逻辑理解

<div class="bq-course-title"> 课程详情 </div> <div class="bq-course-text"> 1.机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？ <br /> 2.常见的机器学习/深度学习模型 <br /> 3.机器学习或深度学习策略回撤过高，该结合什么风险控制或择时策略比较好？ <br /> 4.如何进行自动因子挖掘 <br /> 5.使用深度学习模型时，总觉得泛化性能很差。加上一些提升泛化能力的手段， 比如正则、dropout等，好像没什么用。请问有没有什么较好的方法？ <br /> <div class="bq-course-title"> 课程团队 </div> <div class="bq-course-team"> <img src="http://bigquant.com/asset-v1:public+meetup010+2023-07-01+type@asset+block@尹斐.png" class="bq-course-icon" alt="Course Staff Image #2" /> <div> <div class="bq-course-text">讲师：文尹斐老师</div> <div class="bq-course-text">BigQuant高级策略工程师，电子科技大学计算机硕士，5年+期货/股票量化实盘经验，擅长将主观+量化结合构建实盘交易策略。</div>