人工智能在信用债投资领域的应用 Python语言实践pdf电子书版本下载

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第1章 人工智能概述 1

1.1图灵测试 1

1.2人工智能、机器学习和深度学习 3

第2章 机器学习 6

2.1机器学习概述 7

2.1.1有监督机器学习 7

2.1.2无监督机器学习 10

2.1.3半监督机器学习 11

2.2深度学习 13

2.3类别不均衡问题的解决方案及Python源代码 23

第3章 基于TensorFlow用Keras做深度学习 27

3.1 Keras简介 27

3.2 Keras安装与配置 31

第4章 中国债券市场概况 45

4.1债券交易场所 45

4.2信用债和利率债 47

第5章 信用债投资面临的困难和解决方案 49

5.1信用债分析面临的主要困难 49

5.2解决方案 57

第6章 资本市场信用债投资分析的中国特色 65

6.1数据库配置和数据抓取的Python源代码 65

6.2财务数据对违约状态影响弱显著及Python源代码 83

6.3场外数据对违约状态影响强显著及Python源代码 90

6.4财务粉饰的本福特法则统计识别法及Python源代码 91

第7章 基于场外数据的主体评级模型开发方法 113

7.1有监督机器学习方法开发模型及Python源代码 113

7.2深度学习开发模型及Python源代码 129

第8章 主体评级模型开发方法 132

8.1基于财务数据的评分卡模型缓释财报粉饰的基本原理 132

8.2升级版主体评级模型开发方法及Python源代码 142

附录A Python语言基础 185

附录B本书用到的Python包简介 205

附录C常用机器学习算法之分类算法比较及Python源代码 222

附录D常用机器学习算法之预测算法比较及Python源代码 226