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简介
本书针对金融领域的欺诈情况，根据深度学习理论提出了一种深度信念网络的欺诈检测模型，通过多层训练，不断调优的过程建立针对信用卡交易的欺诈检测模型。采用深度信念网络进行有监督训练后，欺诈检测的精度都高于传统的检测方法，而带来的时间开销增长不多。该检测模型适用于对时间响应要求不高的离线欺诈检测，且具清晰的系统检测结构，易于大规模部署。另外针对股指波动检测问题，提出了一种采用非负矩阵分解实现股指波动检测的方法。【书摘与插画】
目录
模式识别在金融数据分析中的应用研究
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