随机森林算法入门丨数据工匠简报（11.21）

随机森林算法入门(python)

本周简报将通过一篇译文带大家一起重温一下Python中随机森林算法的实现。此外，我们还向大家推荐了其他两篇文章，希望能对大家学习量化投资、入门人工智能有所帮助。

昨天收到yhat推送了一篇介绍随机森林算法的邮件，感觉作为介绍和入门不错，就顺手把它翻译一下。

前言： 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。

随机森林能够用于分类和回归问题，可以处理大量特征，并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。

这篇文章是关于如何使用Python构建随机森林模型。

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如何学习量化投资

"昨天有位大三学金融的同学留言询问如何学习、看哪些书，以便日后进入量化投资行业。我写了些建议，结果太长无法直接回复给他。熊大建议，干脆整成一篇推文，于是就有了这个番外篇。
如何学习量化投资，如何进入这个行业，每个人方法和路径都会有不同，我谨以我的些许经验和理解做一些建议，希望有用。"

首先，也是最重要的，量化投资也是投资，只不过是用量化思维分析投资问题，用量化工具寻找答案。所以，要学习量化投资，最主要的有两方面的学习：一是学习投资相关的“领域知识”（domain knowledge）；二是学习相关量化工具的原理，以及熟练使用。

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从入门到研究，人工智能领域最值得一读的20份资料（附下载）

人工智能正在我们人类的生活中发挥越来越重要的价值——它们正在接管我们的工作、帮助我们更高效更安全地生产、甚至改变我们生存与存在的方式。对我们人类来说，理解这种前所未有的改变是非常重要的：人工智能是什么、从何而来、未来将因此走向何方？但人类对这些问题还没有一个所有人都认同的答案，我们像对所有问题一样对这个问题纷争不止，而还有更多人还不明白到底在什么。如果你想要了解人工智能和人工智能研究，阅读一些相关的书籍肯定是一个不错的方法。只有当你对人工智能有了足够多的了解之后，你才能得出自己关于其的成熟看法。

在这里，Richtopia 创始人兼 CEO Derin Cag 推荐了与人工智能有关的 20 本书与白皮书。他认为，不管你是已经在人工智能领域工作了几年的人，还是没有经验且想要进入这一领域的人，这些人工智能书籍和白皮书都将能够帮助你了解人工智能的当前状态和未来可能的发展趋势。

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