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大数据时代,人工智能与金融业的融合发展加快了金融科技的兴起,对金融工程专业人才培养提出更高要求,同时也对“金融数据挖掘”课......
1、会议目的近年来，商业智能对企业竞争优势的获取起着越来越重要的作用。作为跨学科领域的金融工程，采用效理金融、智能方法和计算......
金融数据挖掘是信息社会中一个极具挑战性的研究方向 .金融数据的随机特性使得隐藏在数据中的内在规则难以被发现 .指出了经典相关......
由厦门大学经济学院和台湾辅仁大学主办,厦门大学经济学院计划统计系承办的“2009第二届金融数据挖掘研讨会”于2009年5月30日在厦......
提升交叉学科课程质量对于跨领域人才的培养有着至关重要的作用,而交叉学科课程往往会因为内容繁杂,难以把握教学深度而成为学生眼......
针对《金融数据挖掘》课程实践性较强的特点，分别设计与典型金融问题相结合的综合性和设计性实验项目，并进一步深化为现代金融实战项......
随着金融机构管理信息系统的普及,在金融机构的日常运营中积累了大量的数据。但是这些海量数据还没有得到有效的应用,金融的管理者......
分析高校培养出的学生与金融业界的需求往往存在较大的脱节,提出建设资源共享的金融信息工程虚拟仿真实验平台,具体介绍该平台围绕......
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独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)作为近年来迅猛发展的数学挖掘工具,能够有效揭示出数据背后的各种影响因素,自......
针对当前金融数据挖掘实验教学方面的一些弊端,提出将证券市场的分析方法融入到该课程的教学中,结果表明能够极大的提高学生的学习......
本文基于“知识驱动的数据挖掘(Knowledge-driven datamining)",针对金融数据的特性对支持向量机进行适应性改进,并开展其在金融问......
传统的聚类分析方法一般都没有考虑大容量数据集合的问题,而数据挖掘技术在金融领域的研究重点之一就是如何从海量数据中高效率地......
<正>互联网金融正成为当下一个火热的话题,不仅在金融界也在科技界掀起一股理论探讨与实践探索的大潮。这既归因于中国经济步入转......
