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商品簡介
商品簡介
本書從金融資料挖掘的資料整理（cluster and classification）和重抽樣方法（resampling）開始，介紹了模型的篩選方法（selection methods）、克服高維災難（disaster of dimensionality）的方法，以及非線性模型（non-linear models）、非參數估計（unsupervised estimation）、決策樹（tree-based methods）和支援向量機（support vector machines）等資料挖掘方法，並在最後介紹了R語言的基本操作。
本書的案例均採用股票市場資料來進行資料挖掘分析，利用最為簡明實用的一些資料挖掘方法來詮釋金融資料挖掘的魅力，以期每一名本書的讀者都夠掌握一些本書介紹的方法，並應用於股票市場投資當中去。當然，正像所有投資書籍及投資機構都會提到的一樣，本書也必須指出，“投資有風險，挖掘需謹慎”。
本書的案例均採用股票市場資料來進行資料挖掘分析，利用最為簡明實用的一些資料挖掘方法來詮釋金融資料挖掘的魅力，以期每一名本書的讀者都夠掌握一些本書介紹的方法，並應用於股票市場投資當中去。當然，正像所有投資書籍及投資機構都會提到的一樣，本書也必須指出，“投資有風險，挖掘需謹慎”。
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