Deep Credit Risk: Machine Learning with Python
Kurzinformation
inkl. MwSt. Versandinformationen
Lieferzeit 1-3 Werktage
Lieferzeit 1-3 Werktage

Beschreibung
"Deep Credit Risk: Machine Learning with Python" von Harald Scheule ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung von maschinellem Lernen im Bereich des Kreditrisikomanagements beschäftigt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Grundlagen des Kreditrisikos und erläutert, wie moderne Machine-Learning-Techniken zur Verbesserung der Risikomodelle eingesetzt werden können. Es behandelt verschiedene Algorithmen und Methoden, darunter Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Support Vector Machines, und zeigt deren Implementierung in Python. Zudem werden praktische Beispiele und Fallstudien präsentiert, um den Lesern zu helfen, die theoretischen Konzepte in realen Anwendungen umzusetzen. Das Buch richtet sich an Fachleute im Finanzsektor sowie an Datenwissenschaftler, die ihre Kenntnisse im Bereich des Kreditrisikos erweitern möchten.
Produktdetails
So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
- Gebunden
- 400 Seiten
- Erschienen 2018
- Wiley
- Hardcover
- 622 Seiten
- Erschienen 2017
- Packt Publishing
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- paperback
- 310 Seiten
- Erschienen 1998
- IDW Verlag GmbH
- Gebunden
- 400 Seiten
- Erschienen 2020
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
- paperback
- 264 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Kartoniert
- 883 Seiten
- Erschienen 2018
- mitp
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- paperback
- 697 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Gebunden
- 498 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 332 Seiten
- Erschienen 2005
- Springer


