互聯(lián)網(wǎng)金融信息智能挖掘基礎(chǔ)

定　價：￥25.00

作　者：	梁循著
出版社：	北京大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	網(wǎng)絡(luò)金融系列叢書
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)理論

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ISBN：	9787301155349	出版時間：	2009-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	188	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　互聯(lián)網(wǎng)金融信息智能挖掘是一個涉及數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算語言學(xué)、模式識別、金融學(xué)等多個學(xué)科的領(lǐng)域?！痘ヂ?lián)網(wǎng)金融信息智能挖掘基礎(chǔ)》綜合了大量國內(nèi)外的最新資料和作者的研究成果，系統(tǒng)而有選擇地介紹了互聯(lián)網(wǎng)金融信息智能挖掘問題。全書從結(jié)構(gòu)上分為三篇。第1篇介紹了作者主持研發(fā)的一個互聯(lián)網(wǎng)金融信息挖掘系統(tǒng)平臺。第2篇具體介紹了一些相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)，包括互聯(lián)網(wǎng)金融信息文本分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、支持向量機(jī)技術(shù)。第3篇主要介紹了互聯(lián)網(wǎng)金融信息挖掘領(lǐng)域的一些問題和基本應(yīng)用，包括互聯(lián)網(wǎng)金融信息的相關(guān)分析，金融信息量、交易量和收益率時間序列的關(guān)聯(lián)研究，以及基于金融信息量的交易量和收益率的控制問題?！痘ヂ?lián)網(wǎng)金融信息智能挖掘基礎(chǔ)》的讀者可以是對模式識別、計(jì)算機(jī)智能感興趣的計(jì)算機(jī)專業(yè)人士，也可以是對互聯(lián)網(wǎng)金融信息智能挖掘感興趣的領(lǐng)域?qū)＜?。它可供?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器智能、數(shù)據(jù)分析、金融等領(lǐng)域的科技人員和高校師生作研究的參考資料。

作者簡介

暫缺《互聯(lián)網(wǎng)金融信息智能挖掘基礎(chǔ)》作者簡介

圖書目錄

第1篇系統(tǒng)平臺
　第1章　互聯(lián)網(wǎng)金融信息及其挖掘系統(tǒng)
1.1　互聯(lián)網(wǎng)金融信息概述
1.2　互聯(lián)網(wǎng)金融信息挖掘系統(tǒng)平臺的總體結(jié)構(gòu)
1.3　互聯(lián)網(wǎng)信息的計(jì)算機(jī)獲取
1.4　互聯(lián)網(wǎng)金融信息挖掘結(jié)果展示系統(tǒng)
1.5　展望
第2篇　技術(shù)基礎(chǔ)
　第2章　互聯(lián)網(wǎng)金融文本處理技術(shù)
2.1 概述
2.2　基礎(chǔ)資源
2.3　詞法分析
2.4　句法分析
2.5　語義分析
　第3章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
3.1　學(xué)習(xí)的分類
3.2　群和正交群
3.3　前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差超曲面的復(fù)雜性
3.4　最小二乘擬和與廣義逆矩陣
3.5　結(jié)構(gòu)壓縮的通用算法
　第4章　支持向量機(jī)技術(shù)（Ⅰ）
4.1　數(shù)學(xué)準(zhǔn)備：線性空間和線性算子
4.2 SVC和SVR
4.3　將多項(xiàng)式核分解為到單項(xiàng)式空間的映射ф
　第5章　支持向量機(jī)技術(shù)（Ⅱ）
5.1　支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)壓縮
5.2　支持向量機(jī)的增量學(xué)習(xí)算法
5.3　支持向量機(jī)超曲面不均分兩類
　第6章支持向量機(jī)技術(shù)（Ⅲ）
6.1 H和U及K空間的一些關(guān)系
6.2 通過在U中訓(xùn)練第2個SVM調(diào)整分隔超平面п
第3篇　基礎(chǔ)應(yīng)用
　第7章金融信息量和交易量及收益率時間序列的關(guān)聯(lián)
7.1 概述
7.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金融信息量建模
7.3　基于支持向量機(jī)的金融信息量建模
7.4 NN和SVM在挖掘新聞量和交易量關(guān)系的比較研究
　第8章　基于金融信息量的股市收益率的控制問題
8.1 概述
8.2　控制系統(tǒng)分析
8.3　使用金融信息量控制收益率波動率的實(shí)驗(yàn)
8.4　展望
參考文獻(xiàn)