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內(nèi)容簡介

　　本書介紹了人工智能在金融特別是銀行業(yè)的應(yīng)用，通過實例分析各種常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法思想和建模過程，并對結(jié)果進(jìn)行可視化分析，全書的建模和可視化均使用SPSS Modeler完成。全書分為三個部分：第一部分：第一、二章簡單介紹了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念以及他們在金融領(lǐng)域中的發(fā)展現(xiàn)狀第二部分：第三、四、五、六章介紹了常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，并利用金融數(shù)據(jù)進(jìn)行算法介紹和講解第三部分：第七章結(jié)合具體金融案例，從最初的數(shù)據(jù)預(yù)處理到建模，分別利用不同的算法進(jìn)行實例分析，并進(jìn)行對比；第八章對人工智能+金融的未來發(fā)展方向進(jìn)行闡述。

作者簡介

　　米慧超，河南財經(jīng)政法大學(xué)碩士，講師。研究方向人工智能大數(shù)據(jù)分析、在線學(xué)習(xí)過程自動化分析研究。即將出版《機(jī)器學(xué)習(xí)算法在教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究》。

圖書目錄

第1章人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)
1.1 人工智能概述
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
第2章人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
2.1 人工智能與金融
2.2 人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究現(xiàn)狀
2.3 人工智能對金融行業(yè)的影響與潛在風(fēng)險分析
第3章數(shù)據(jù)預(yù)處理和準(zhǔn)備
3.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和觀察
3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
第4章有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)
4.1 相似性度量
4.2 kNN算法
4.3 線性回歸
4.4 邏輯回歸
4.5 支持向量機(jī)
4.6 決策樹
第5章無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)
5.1 聚類算法
5.2 半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)
5.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
第6章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
6.1 神經(jīng)元與感知機(jī)
6.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與反向傳播算法
6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
第7章機(jī)器學(xué)習(xí)算法在金融領(lǐng)域的應(yīng)用案例分析
7.1 數(shù)據(jù)觀察及預(yù)處理
7.2 模型訓(xùn)練和測試
參考文獻(xiàn)