Диссертация (Рандомизированные алгоритмы на основе интервальных узорных структур), страница 13

PDF-файл Диссертация (Рандомизированные алгоритмы на основе интервальных узорных структур), страница 13 Технические науки (40620): Диссертация - Аспирантура и докторантураДиссертация (Рандомизированные алгоритмы на основе интервальных узорных структур) - PDF, страница 13 (40620) - СтудИзба2019-05-20СтудИзба

Описание файла

Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Рандомизированные алгоритмы на основе интервальных узорных структур". PDF-файл из архива "Рандомизированные алгоритмы на основе интервальных узорных структур", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "технические науки" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве НИУ ВШЭ. Не смотря на прямую связь этого архива с НИУ ВШЭ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата технических наук.

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 13 страницы из PDF

Crook. (2002). Credit scoring and its applications. Society for Industrial Mathematics.[2] Van Gestel, T. and B. Baesens. Credit Risk Management: Oxford UniversityPress.[3] Hand, D.J. and W.E. Henley. (1997). Statistical classification methods in consumer credit scoring: a review. Journal of the Royal Statistical Society: Series A(Statistics in Society). 160(3), 523-541.[4] Thomas, L.C.

(2000). A survey of credit and behavioural scoring: forecasting financial risk of lending to consumers. International Journal of Forecasting. 16(2),149-172.[5] Kamleitner, B. and E. Kirchler. (2007). Consumer credit use: a process modeland literature review. Revue Européenne de Psychologie Appliquée/EuropeanReview of Applied Psychology.57(4), 267-283.[6] Abdou, H.A. and J. Pointon.

(2011). Credit scoring, statistical techniques andevaluation criteria: a review of the literature. Intelligent Systems in Accounting,Finance and Management.[7] Leung, K., et al. (2008). A comparison of variable selection techniques for creditscoring.[8] Cios, K.J., et al. (1998). Data mining methods for knowledge discovery. KluwerAcademic Publishers.76[9] Bing Liu, et al. (1998), Integrating Classification and Association Rule Mining,KDD-98 Proceedings[10] X. Wu et al.

(2008), Top 10 algorithms in data mining, Springer-Verlag (14),1–37[11] Bing Liu,Zhiyuan Chen, (2016) Lifelong Machine Learning, Morgan & Claypool Publishers, 29-53[12] Tsai, C.F. and M.-L. Chen. (2010). Credit rating by hybrid machine learningtechniques. Applied Soft Computing. 10(2), 374-380.[13] Tan, P.N., M. Steinbach, and V. Kumar. (2006). Introduction to data mining.Pearson Addison Wesley Boston.[14] West, D., S. Dellana, and J. Qian. (2005). Neural network ensemble strategies for financial decision applications.

Computers & Operations Research.32(10), 2543-2559.[15] Wang, G., et al. (2011). A comparative assessment of ensemble learning forcredit scoring. Expert Systems with Applications. 38(1), 223-230.[16] Paleologo, G., A. Elisseeff, and G. Antonini. (2010). Subagging for credit scoring models. European Journal of Operational Research. 201(2). 490-499.[17] Hussein A, A.

(2009). Genetic programming for credit scoring: The case ofEgyptian public sector banks. Expert Systems with Applications. 36(9), 1140211417.[18] Šušteršič, M., D. Mramor, and J. Zupan. (2009). Consumer credit scoring models with limited data. Expert Systems with Applications. 36(3, Part 1), 47364744.[19] David, W. (2000).

Neural network credit scoring models. Computers &Operations Research. 27(11–12),1131-1152.77[20] Abdou, H., J. Pointon, and A. El-Masry. (2008). Neural nets versus conventional techniques in credit scoring in Egyptian banking. Expert Systems withApplications. 35(3), 1275-1292.[21] Arie, B.D. (2008) Rule effectiveness in rule-based systems: A credit scoringcase study.

Expert Systems with Applications. 34(4), 2783-2788.[22] Ben-David, A. and E. Frank. (2009). Accuracy of machine learning models versus “hand crafted” expert systems – A credit scoring case study. Expert Systemswith Applications. 36(3, Part 1), 5264-5271. Sadatrasoul et al./ Journal of AI andData Mining, Vol.1, No.2, 2013 128[23] Huang, Y.M., C.M. Hung, and H.C. Jiau. (2006).

Evaluation of neural networksand data mining methods on a credit assessment task for class imbalance problem. Nonlinear Analysis: Real World Applications. 7(4), 720-747.[24] Wang, J., K. Guo, and S. Wang. (2010). Rough set and Tabu search based featureselection for credit scoring. Procedia Computer Science. 1(1), 2425-2432.[25] Hoffmann, F., et al. (2007). Inferring descriptive and approximate fuzzy rulesfor credit scoring using evolutionary algorithms. European Journal of Operational Research. 177(1), 540-555.[26] Lee, T.S. and I.F. Chen. (2005). A two-stage hybrid credit scoring model using artificial neural networks and multivariate adaptive regression splines. ExpertSystems with Applications. 28(4), 743-752.[27] Huang, C.L., M.C. Chen, and C.J.

Wang. (2007). Credit scoring with a datamining approach based on support vector machines. Expert Systems with Applications. 33(4), 847-856.[28] Li, S.T., W. Shiue, and M.-H. Huang. (2006). The evaluation of consumer loansusing support vector machines. Expert Systems with Applications. 30(4), 772782.78[29] Ong, C.S., J.-J. Huang, and G.-H. Tzeng. (2005). Building credit scoring modelsusing genetic programming. Expert Systems with Applications. 29(1), 41-47.[30] Yingxu, Y. (2007). Adaptive credit scoring with kernel learning methods.

European Journal of Operational Research. 183(3), 1521-1536.[31] Bellotti, T. and J. Crook. (2009). Support vector machines for credit scoringand discovery of significant features. Expert Systems with Applications. 36(2,Part 2), 3302-3308.[32] Xu, X., C. Zhou, and Z. Wang. (2009).

Credit scoring algorithm based on linkanalysis ranking with support vector machine. Expert Systems with Applications.36(2, Part 2), 2625-2632.[33] Luo, S.T., B.-W. Cheng, and C.-H. Hsieh. (2009). Prediction model buildingwith clustering-launched classification and support vector machines in creditscoring. Expert Systems with Applications. 36(4), 7562-7566.[34] Chen, W., C.

Ma, and L. Ma. (2009). Mining the customer credit using hybrid support vector machine technique. Expert Systems with Applications. 36(4),7611-7616.[35] Chen, F.L. and F.C. Li. (2010). Combination of feature selection approacheswith SVM in credit scoring. Expert Systems with Applications. 37(7), 49024909.[36] Nanni, L. and A. Lumini. (2009). An experimental comparison of ensembleof classifiers for bankruptcy prediction and credit scoring.

Expert Systems withApplications. 36(2, Part 2), 3028-3033.[37] Lee, T.S., et al. (2006). Mining the customer credit using classification and regression tree and multivariate adaptive regression splines. Computational Statistics & Data Analysis. 50(4), 1113-1130.79[38] Martens, D., et al. (2007). Comprehensible credit scoring models using ruleextraction from support vector machines. European Journal of Operational Research. 183(3), 1466-1476.[39] Steven, F. (2009). Are we modelling the right thing? The impact of incorrectproblem specification in credit scoring.

Expert Systems with Applications. 36(5),9065-9071.[40] Ping, Y. and L. Yongheng. (2011). Neighborhood rough set and SVM basedhybrid credit scoring classifier. Expert Systems with Applications. 38(9), 1130011304.[41] Hens, A.B. and M.K. Tiwari. (2012). Computational time reduction for creditscoring: An integrated approach based on support vector machine and stratifiedsampling method. Expert Systems with Applications.[42] Wang, J., et al.

(2012). Rough set and scatter search metaheuristic based featureselection for credit scoring. Expert Systems with Applications.[43] Yap, B.W., S.H. Ong, and N.H.M. Husain. (2011). Using data mining to improve assessment of credit worthiness via credit scoring models. Expert Systemswith Applications. 38(10), 13274-13283.[44] Brown, I. and C. Mues. (2012). An experimental comparison of classificationalgorithms for imbalanced credit scoring data sets. Expert Systems with Applications.

39(3), 3446-3453.[45] Crone, S.F. and S. Finlay. (2012). Instance sampling in credit scoring: An empirical study of sample size and balancing. International Journal of Forecasting.28(1), 224-238.[46] Lee, T.-S., et al. (2002). Credit scoring using the hybrid neural discriminanttechnique. Expert Systems with Applications. 23(3), 245-254.[47] Wang, G., et al. (2012). Two credit scoring models based on dual strategy ensemble trees. Knowledge-Based Systems. 26(0), 61-68.80[48] Sohn, S.Y. and J.W. Kim.

(2012). Decision tree-based technology credit scoringfor start-up firms: Korean case. Expert Systems with Applications. 39(4), 40074012.[49] Thomas, L.C. (2009). Consumer credit models: pricing, profit, and portfolios.Oxford University Press, USA.[50] Vapnik, V.N. (2000). The nature of statistical learning theory.

Springer Verlag.[51] Bernhard Ganter and Sergei Kuznetsov, “Pattern structures and their projections,” in Conceptual Structures: Broadening the Base, Harry Delugach and GerdStumme, Eds., vol. 2120 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 129–142.Springer, Berlin/Heidelberg, 2001.[52] Ganter, B., Wille, R.: Formal concept analysis: Mathematical foundations.Springer, Berlin, 1999.[53] Sergei O. Kuznetsov, “Scalable knowledge discovery in complex data with pattern structures.,” in PReMI, Pradipta Maji, Ashish Ghosh, M. Narasimha Murty,Kuntal Ghosh, and Sankar K. Pal, Eds.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5259
Авторов
на СтудИзбе
421
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее