可扩展的分布式支持向量机及其在信用评级中的应用
978-3-639-81821-5
3639818210
108
2015-08-06
32.90 €
chi
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本书介绍了支持向量机(SVM)和企业信用评级的相关背景和理论基础,提出了几种改进的SVM和分布式SVM方法,并将所提出的新方法应用在信用评级系统当中。主要内容包括相关背景(第1章)和统计学习基础(第2章)的介绍、基于后验概率的SVM决策树方法(第3~4章)、可扩展的分布式SVM(第5章)以及新方法在信用评级中的应用(第6章)。本书是模式识别与数据挖掘方向的专著,反映了作者近年来在这一领域的主要研究成果。 本书内容新颖、结构清晰、语言简练,可作为大专院校及科研院所模式识别、机器视觉、智能信息处理和金融经济等领域的高年级本科生、研究生的教材和参考书,也可作为相关领域的教师、科研人员以及从事模式识别、银行证券的工程技术人员的参考书。
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