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Machine Learning In Computational Finance: Practical algorithms for building artificial intelligence applications
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Machine Learning In Computational Finance
Publicado por LAP Lambert Academic Publishing, DE, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
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Machine Learning In Computational Finance: Practical algorithms for building artificial intelligence applications
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Machine Learning In Computational Finance
Publicado por LAP Lambert Academic Publishing, DE, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
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Machine Learning In Computational Finance: Practical algorithms for building artificial intelligence applications
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing 2012-05-14, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Machine Learning In Computational Finance: Practical algorithms for building artificial intelligence applications
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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Machine Learning In Computational Finance: Practical algorithms for building artificial intelligence applications
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Machine Learning In Computational Finance Practical algorithms for building artificial intelligence applications
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Machine Learning In Computational Finance Practical algorithms for building artificial intelligence applications
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Machine Learning In Computational Finance
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2012, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In the first part of the book practical algorithms for building optimal trading strategies are constructed. Both non-restricted and risk-adjusted (Sterling ratio and Sharp ratio) trading strategies are considered. Constructed optimal trading strategies can be used as training dataset for the AI application. In the next part of the book one particular type of Machine Learning - finding optimal linear separators - is considered, and combinatorial deterministic algorithm for computing minimum linear separator set in 2 dimensions is given. In the last part of the book presented efficient algorithms for preventing overfitting. Shape constrained regression is an accepted methodology to deal with overfitting. Algorithms for nonparametric shape constrained regression in the form of isotonic and unimodal regressions are given. 88 pp. Englisch.
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Machine Learning In Computational Finance
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Boyarshinov VictorVictor Boyarshinov was born in the family of Russian military pilot. Victor grew up in a small village on the shore of Okhotsk Sea. After finishing high school he went to Novosibirsk State University to get MS degre.
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Machine Learning In Computational Finance : Practical algorithms for building artificial intelligence applications
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In the first part of the book practical algorithms for building optimal trading strategies are constructed. Both non-restricted and risk-adjusted (Sterling ratio and Sharp ratio) trading strategies are considered. Constructed optimal trading strategies can be used as training dataset for the AI application. In the next part of the book one particular type of Machine Learning - finding optimal linear separators - is considered, and combinatorial deterministic algorithm for computing minimum linear separator set in 2 dimensions is given. In the last part of the book presented efficient algorithms for preventing overfitting. Shape constrained regression is an accepted methodology to deal with overfitting. Algorithms for nonparametric shape constrained regression in the form of isotonic and unimodal regressions are given.
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Machine Learning In Computational Finance
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2012, 2012
ISBN 10: 3659118893 ISBN 13: 9783659118890
Idioma: Inglés
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In the first part of the book practical algorithms for building optimal trading strategies are constructed. Both non-restricted and risk-adjusted (Sterling ratio and Sharp ratio) trading strategies are considered. Constructed optimal trading strategies can be used as training dataset for the AI application. In the next part of the book one particular type of Machine Learning - finding optimal linear separators - is considered, and combinatorial deterministic algorithm for computing minimum linear separator set in 2 dimensions is given. In the last part of the book presented efficient algorithms for preventing overfitting. Shape constrained regression is an accepted methodology to deal with overfitting. Algorithms for nonparametric shape constrained regression in the form of isotonic and unimodal regressions are given.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 88 pp. Englisch.
