2　量化投资建模的机器学习理论基础

本章对本书中量化投资建模研究过程中应用、涉及的信号处理与机器学习领域的主要模型与方法的理论基础进行系统、深入的阐述，主要包括经验模态分解及其改进方法、多元经验模态分解、最大信息系数、支持向量回归模型、LSTM神经网络以及关联规则挖掘Apriori算法，为后续章节深入运用上述模型和方法进行金融预测建模以及投资策略构建等提供坚实的理论支撑。