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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)介紹了人工智能在金融特別是銀行業(yè)的應(yīng)用，通過(guò)實(shí)例分析各種常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法思想和建模過(guò)程，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化分析，全書(shū)的建模和可視化均使用SPSS Modeler完成。全書(shū)分為三個(gè)部分：第一部分：第一、二章簡(jiǎn)單介紹了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念以及他們?cè)诮鹑陬I(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(shí)例分析，并進(jìn)行對(duì)比；第八章對(duì)人工智能+金融的未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)行闡述。

作者簡(jiǎn)介

　　米慧超，河南財(cái)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(guò)程自動(dòng)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(shū)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(duì)金融行業(yè)的影響與潛在風(fēng)險(xiǎn)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(shù)
第5章無(wú)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(cè)試
參考文獻(xiàn)