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信用貸款違約與選股係統應用(ppt 54頁)

所屬分類:
信用管理
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650 KB
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相關資料:
信用貸款, 違約, 係統應用
信用貸款違約與選股係統應用(ppt 54頁)內容簡介

信用貸款違約與選股係統應用目錄:
第一章、研究目的與動機
第二章、文獻探討
第三章、數據采礦分類分析係統開發
第四章、實例應用一
第五章、實例應用二
第六章、結論與未來研究


信用貸款違約與選股係統應用內容摘要:
本研究以數據采礦的分類方法為核心,嚐試建構一開放式的分類分析係統,其內含的分類算法包括ID3、C4.5、貝氏分類法與記憶基礎推論法等。
為驗證本係統的有效性,本研究以銀行信用貸款數據庫為例,分類正常戶與違約戶;並將此分類工具應用於股市的分析、預測,期能以此係統發展數據趨導式的選股模型
數據采礦方法
分群:分群是針對樣本進行劃分,與分類不同的是,進行分類時使用者必須明確知道要以何種準則來對樣本進行劃分,而分群屬於非監督式學習法,使用者不需知道樣本要依何種準則進行劃分(有時也無法得知),分群算法會自動對樣本進行劃分,在圖形辨識、市場區隔等領域都有優異的表現,主要算法有K-平均法、K-對象法等。
關聯:此算法主要是要探究,當某一事件發生時,是否會帶動另一事件跟著發生,是一種探究因果關係的方法,最著名的應用為購物籃分析,用以發現消費者的購買行為,以Apriori算法最為經典。
分類。為一監督式學習方法,主要用於對樣本進行類別的劃分,如對銀行客戶進行信用分級、預測違約戶…等都是其主要應用領域,分類包含了眾多算法可供使用,如決策樹、類神經網絡、支持向量機(SVM)、貝氏分類法、記憶基礎推論法(MBR)…等都是知名的分類算法。


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