Halperin igor (35 resultados)
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Librería: BooksRun, Philadelphia, PA, Estados Unidos de AmericaBooksRun
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Hardcover. Condición: Very Good. 1st ed. 2020. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Hardcover. Condición: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
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Hardcover. Condición: Acceptable. Connecting readers with great books since 1972. Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have condition issues including wear and notes/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
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Librería: Goodbooks Company, Springdale, AR, Estados Unidos de AmericaGoodbooks Company
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Condición: good. Has a sturdy binding with some shelf wear. May have some markings or highlighting. Used copies may not include access codes or Cd's. Slight bending may be present.
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Librería: Academic US, Piscataway, NJ, Estados Unidos de AmericaAcademic US
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Hardcover. Condición: New. Brand new. Excellent customer service.
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Librería: medimops, Berlin, Alemaniamedimops
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Condición: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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paperback. Condición: Gut. 573 Seiten; 9783030410704.3 Gewicht in Gramm: 1.
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 91,21
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Condición: New.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: New.
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Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de AmericaPBShop.store US
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HRD. Condición: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Paperback. Condición: New. 2020 ed. This book introduces machine learning methods in finance. It presents a unified treatment of machine learning and various statistical and computational disciplines in quantitative finance, such as financial econometrics and discrete time stochastic control, with an emphasis on how theory and h…ypothesis tests inform the choice of algorithm for financial data modeling and decision making. With the trend towards increasing computational resources and larger datasets, machine learning has grown into an important skillset for the finance industry. This book is written for advanced graduate students and academics in financial econometrics, mathematical finance and applied statistics, in addition to quants and data scientists in the field of quantitative finance.Machine Learning in Finance: From Theory to Practice is divided into three parts, each part covering theory and applications. The first presents supervised learning for cross-sectional data from both a Bayesianand frequentist perspective. The more advanced material places a firm emphasis on neural networks, including deep learning, as well as Gaussian processes, with examples in investment management and derivative modeling. The second part presents supervised learning for time series data, arguably the most common data type used in finance with examples in trading, stochastic volatility and fixed income modeling. Finally, the third part presents reinforcement learning and its applications in trading, investment and wealth management. Python code examples are provided to support the readers' understanding of the methodologies and applications. The book also includes more than 80 mathematical and programming exercises, with worked solutions available to instructors. As a bridge to research in this emergent field, the final chapter presents the frontiers of machine learning in finance from a researcher's perspective, highlighting how many well-known concepts in statistical physics are likelyto emerge as important methodologies for machine learning in finance.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 117,52
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 102,68
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Condición: New.
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Librería: Chiron Media, Wallingford, , Reino UnidoChiron Media
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EUR 106,69
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Hardcover. Condición: New.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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EUR 112,63
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Condición: New. In.
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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EUR 128,90
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Condición: New.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 117,23
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Librería: Revaluation Books, Exeter, , Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. 573 pages. 9.25x6.10x1.17 inches. In Stock.
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Librería: Majestic Books, Hounslow, , Reino UnidoMajestic Books
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EUR 140,81
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Condición: New.
- Tapa dura
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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EUR 149,02
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Hardback. Condición: New. 2020 ed. This book introduces machine learning methods in finance. It presents a unified treatment of machine learning and various statistical and computational disciplines in quantitative finance, such as financial econometrics and discrete time stochastic control, with an emphasis on how theory and hy…pothesis tests inform the choice of algorithm for financial data modeling and decision making. With the trend towards increasing computational resources and larger datasets, machine learning has grown into an important skillset for the finance industry. This book is written for advanced graduate students and academics in financial econometrics, mathematical finance and applied statistics, in addition to quants and data scientists in the field of quantitative finance.Machine Learning in Finance: From Theory to Practice is divided into three parts, each part covering theory and applications. The first presents supervised learning for cross-sectional data from both a Bayesianand frequentist perspective. The more advanced material places a firm emphasis on neural networks, including deep learning, as well as Gaussian processes, with examples in investment management and derivative modeling. The second part presents supervised learning for time series data, arguably the most common data type used in finance with examples in trading, stochastic volatility and fixed income modeling. Finally, the third part presents reinforcement learning and its applications in trading, investment and wealth management. Python code examples are provided to support the readers' understanding of the methodologies and applications. The book also includes more than 80 mathematical and programming exercises, with worked solutions available to instructors. As a bridge to research in this emergent field, the final chapter presents the frontiers of machine learning in finance from a researcher's perspective, highlighting how many well-known concepts in statistical physics are likelyto emerge as important methodologies for machine learning in finance.
Machine Learning in Finance: From Theory to Practice
Dixon, Matthew F. (Author)/ Halperin, Igor (Author)/ Bilokon, Paul (Author)
- Tapa dura
Librería: Revaluation Books, Exeter, , Reino UnidoRevaluation Books
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EUR 132,29
Envío por EUR 17,39Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Hardcover. Condición: Brand New. 548 pages. 9.50x6.50x1.25 inches. In Stock.
Hydra Of Carnage: International Linkages of Terrorism; The Witnesses Speak
Ra'anan, Uri & Pfaltzgraff, Robert L. & Schultz, Richard H. & Halperin, Ernst & Lukes, Igor
Editorial: Lexington Books, Lexington, MA 1986
- Tapa dura
- Firmado
Librería: Nightingale Books, stoughton, MA, Estados Unidos de AmericaNightingale Books
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Usado - Excelente
EUR 63,10
Envío por EUR 5,25Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Hardcover. Condición: Fine. Estado de la sobrecubierta: Fine. 1st Printing. Detailed information about the operational principles, infrastructures & international & regional coordination of the terrorists networks. SIGNED & inscribed by IGOR LUKES on front endpaper. Terrorism, Signed. Signed by Author(s).
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Librería: moluna, Greven, , Alemaniamoluna
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EUR 117,28
Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Condición: New. Introduces fundamental concepts in machine learning for canonical modeling and decision frameworks in financePresents a unified treatment of machine learning, financial econometrics and discrete time stochastic control problems in financeChapters.
- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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EUR 112,16
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Paperback. Condición: New. 2020 ed. This book introduces machine learning methods in finance. It presents a unified treatment of machine learning and various statistical and computational disciplines in quantitative finance, such as financial econometrics and discrete time stochastic control, with an emphasis on how theory and h…ypothesis tests inform the choice of algorithm for financial data modeling and decision making. With the trend towards increasing computational resources and larger datasets, machine learning has grown into an important skillset for the finance industry. This book is written for advanced graduate students and academics in financial econometrics, mathematical finance and applied statistics, in addition to quants and data scientists in the field of quantitative finance.Machine Learning in Finance: From Theory to Practice is divided into three parts, each part covering theory and applications. The first presents supervised learning for cross-sectional data from both a Bayesianand frequentist perspective. The more advanced material places a firm emphasis on neural networks, including deep learning, as well as Gaussian processes, with examples in investment management and derivative modeling. The second part presents supervised learning for time series data, arguably the most common data type used in finance with examples in trading, stochastic volatility and fixed income modeling. Finally, the third part presents reinforcement learning and its applications in trading, investment and wealth management. Python code examples are provided to support the readers' understanding of the methodologies and applications. The book also includes more than 80 mathematical and programming exercises, with worked solutions available to instructors. As a bridge to research in this emergent field, the final chapter presents the frontiers of machine learning in finance from a researcher's perspective, highlighting how many well-known concepts in statistical physics are likelyto emerge as important methodologies for machine learning in finance.
