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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)的應用，通過實例分析各種常用機器學習算法思想和建模過程，并對結(jié)果進行可視化分析，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器學習的概念以及他們在金融領域中的發(fā)展現(xiàn)狀第二部分：第三、四、五、六章介紹了常用機器學習算法原理，并利用金融數(shù)據(jù)進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)預處理到建模，分別利用不同的算法進行實例分析，并進行對比；第八章對人工智能+金融的未來發(fā)展方向進行闡述。

作者簡介

　　米慧超，河南財經(jīng)政法大學碩士，講師。研究方向人工智能大數(shù)據(jù)分析、在線學習過程自動化分析研究。即將出版《機器學習算法在教育領域的應用研究》。

圖書目錄

第1章人工智能與機器學習
1.1 人工智能概述
1.2 機器學習概述
第2章人工智能在金融領域的應用
2.1 人工智能與金融
2.2 人工智能在金融領域的應用研究現(xiàn)狀
2.3 人工智能對金融行業(yè)的影響與潛在風險分析
第3章數(shù)據(jù)預處理和準備
3.1 數(shù)據(jù)導入和觀察
3.2 數(shù)據(jù)預處理
第4章有監(jiān)督機器學習
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
4.6 決策樹
第5章無監(jiān)督機器學習和半監(jiān)督學習
5.1 聚類算法
5.2 半監(jiān)督機器學習
5.3 半監(jiān)督學習在金融領域的應用
第6章神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習
6.1 神經(jīng)元與感知機
6.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡與反向傳播算法
6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡在金融領域的應用
第7章機器學習算法在金融領域的應用案例分析
7.1 數(shù)據(jù)觀察及預處理
7.2 模型訓練和測試
參考文獻