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9789811066825 - Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique de Chaudhuri, Arindam (16 resultados)
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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EUR 51,32
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,84
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 56,13
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 74,56
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pp. 102.
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 65,03
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag New York Inc, 2017
ISBN 10: 9811066825 ISBN 13: 9789811066825
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 74,19
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 102 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore, 2017
ISBN 10: 9811066825 ISBN 13: 9789811066825
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,68
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book proposes complex hierarchical deep architectures (HDA) for predicting bankruptcy, a topical issue for business and corporate institutions that in the past has been tackled using statistical, market-based and machine-intelligence prediction models. The HDA are formed through fuzzy rough tensor deep staking networks (FRTDSN) with structured, hierarchical rough Bayesian (HRB) models. FRTDSN is formalized through TDSN and fuzzy rough sets, and HRB is formed by incorporating probabilistic rough sets in structured hierarchical Bayesian model. Then FRTDSN is integrated with HRB to form the compound FRTDSN-HRB model. HRB enhances the prediction accuracy of FRTDSN-HRB model. The experimental datasets are adopted from Korean construction companies and American and European non-financial companies, and the research presented focuses on the impact of choice of cut-off points, sampling procedures and business cycle on the accuracy of bankruptcy prediction models. The bookalso highlights the fact that misclassification can result in erroneous predictions leading to prohibitive costs to investors and the economy, and shows that choice of cut-off point and sampling procedures affect rankings of various models. It also suggests that empirical cut-off points estimated from training samples result in the lowest misclassification costs for all the models. The book confirms that FRTDSN-HRB achieves superior performance compared to other statistical and soft-computing models. The experimental results are given in terms of several important statistical parameters revolving different business cycles and sub-cycles for the datasets considered and are of immense benefit to researchers working in this area.
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 49,75
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique | Arindam Chaudhuri (u. a.) | Taschenbuch | xvii | Englisch | 2017 | Springer Singapore | EAN 9789811066825 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Idioma: Inglés
Publicado por SPRINGER NATURE Dez 2017, 2017
ISBN 10: 9811066825 ISBN 13: 9789811066825
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book proposes complex hierarchical deep architectures (HDA) for predicting bankruptcy, a topical issue for business and corporate institutions that in the past has been tackled using statistical, market-based and machine-intelligence prediction models. The HDA are formed through fuzzy rough tensor deep staking networks (FRTDSN) with structured, hierarchical rough Bayesian (HRB) models. FRTDSN is formalized through TDSN and fuzzy rough sets, and HRB is formed by incorporating probabilistic rough sets in structured hierarchical Bayesian model. Then FRTDSN is integrated with HRB to form the compound FRTDSN-HRB model. HRB enhances the prediction accuracy of FRTDSN-HRB model. The experimental datasets are adopted from Korean construction companies and American and European non-financial companies, and the research presented focuses on the impact of choice of cut-off points, sampling procedures and business cycle on the accuracy of bankruptcy prediction models. The book also highlights the fact that misclassification can result in erroneous predictions leading to prohibitive costs to investors and the economy, and shows that choice of cut-off point and sampling procedures affect rankings of various models. It also suggests that empirical cut-off points estimated from training samples result in the lowest misclassification costs for all the models. The book confirms that FRTDSN-HRB achieves superior performance compared to other statistical and soft-computing models. The experimental results are given in terms of several important statistical parameters revolving different business cycles and sub-cycles for the datasets considered and are of immense benefit to researchers working in this area. 102 pp. Englisch.
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 73,20
Envío por EUR 7,47
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 102.
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 76,14
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND pp. 102.
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 48,74
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Arindam Chaudhuri: Arindam Chaudhuri is currently a Data Scientist at the Samsung R & D Institute Delhi, India. He has worked in industry, research and teaching in the field of machine learning domain for the past 16 years. His current research interests.
