图书介绍

互联网金融信息智能挖掘基础【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

梁循著著
出版社：北京市：北京大学出版社
ISBN：9787301155349
出版时间：2009
标注页数：188页
文件大小：16MB
文件页数：198页
主题词：互联网络－应用－金融－信息处理

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图书目录

第1篇系统平台3

第1章互联网金融信息及其挖掘系统3

互联网金融信息概述3

互联网金融信息挖掘系统平台的总体结构4

互联网信息的计算机获取5

互联网金融信息挖掘结果展示系统8

展望16

第2篇技术基础21

第2章互联网金融文本处理技术21

概述21

基础资源24

词法分析32

句法分析37

语义分析40

第3章神经网络方法46

学习的分类46

群和正交群48

前馈神经网络误差超曲面的复杂性56

最小二乘拟和与广义逆矩阵65

结构压缩的通用算法68

第4章支持向量机技术（Ⅰ）80

数学准备：线性空间和线性算子81

SVC和SVR89

将多项式核分解为到单项式空间的映射Φ99

第5章支持向量机技术（Ⅱ）108

支持向量机的结构压缩108

支持向量机的增量学习算法122

支持向量机超曲面不均分两类122

第6章支持向量机技术（Ⅲ）141

H和U及K空间的一些关系141

通过在U中训练第2个SVM调整分隔超平面Ω146

第3篇基础应用155

第7章金融信息量和交易量及收益率时间序列的关联155

概述155

基于神经网络的金融信息量建模156

基于支持向量机的金融信息量建模158

NN和SVM在挖掘新闻量和交易量关系的比较研究162

第8章基于金融信息量的股市收益率的控制问题163

概述163

控制系统分析164

使用金融信息量控制收益率波动率的实验166

展望173

参考文献174