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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Verlag: Springer Nature Singapore, 2017
ISBN 10: 9811066825 ISBN 13: 9789811066825
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 56,98
Währung umrechnenKostenlos für den Versand innerhalb von/der DeutschlandAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book proposes complex hierarchical deep architectures (HDA) for predicting bankruptcy, a topical issue for business and corporate institutions that in the past has been tackled using statistical, market-based and machine-intelligence prediction models. The HDA are formed through fuzzy rough tensor deep staking networks (FRTDSN) with structured, hierarchical rough Bayesian (HRB) models. FRTDSN is formalized through TDSN and fuzzy rough sets, and HRB is formed by incorporating probabilistic rough sets in structured hierarchical Bayesian model. Then FRTDSN is integrated with HRB to form the compound FRTDSN-HRB model. HRB enhances the prediction accuracy of FRTDSN-HRB model. The experimental datasets are adopted from Korean construction companies and American and European non-financial companies, and the research presented focuses on the impact of choice of cut-off points, sampling procedures and business cycle on the accuracy of bankruptcy prediction models. The bookalso highlights the fact that misclassification can result in erroneous predictions leading to prohibitive costs to investors and the economy, and shows that choice of cut-off point and sampling procedures affect rankings of various models. It also suggests that empirical cut-off points estimated from training samples result in the lowest misclassification costs for all the models. The book confirms that FRTDSN-HRB achieves superior performance compared to other statistical and soft-computing models. The experimental results are given in terms of several important statistical parameters revolving different business cycles and sub-cycles for the datasets considered and are of immense benefit to researchers working in this area.
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 58,97
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 62,12
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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EUR 77,26
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In den WarenkorbZustand: New. pp. 102.
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2017
ISBN 10: 9811066825 ISBN 13: 9789811066825
Sprache: Englisch
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 76,99
Währung umrechnenEUR 11,56 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach DeutschlandAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 102 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Arindam Chaudhuri: Arindam Chaudhuri is currently a Data Scientist at the Samsung R & D Institute Delhi, India. He has worked in industry, research and teaching in the field of machine learning domain for the past 16 years. His current research interests.
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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book proposes complex hierarchical deep architectures (HDA) for predicting bankruptcy, a topical issue for business and corporate institutions that in the past has been tackled using statistical, market-based and machine-intelligence prediction models. The HDA are formed through fuzzy rough tensor deep staking networks (FRTDSN) with structured, hierarchical rough Bayesian (HRB) models. FRTDSN is formalized through TDSN and fuzzy rough sets, and HRB is formed by incorporating probabilistic rough sets in structured hierarchical Bayesian model. Then FRTDSN is integrated with HRB to form the compound FRTDSN-HRB model. HRB enhances the prediction accuracy of FRTDSN-HRB model. The experimental datasets are adopted from Korean construction companies and American and European non-financial companies, and the research presented focuses on the impact of choice of cut-off points, sampling procedures and business cycle on the accuracy of bankruptcy prediction models. The book also highlights the fact that misclassification can result in erroneous predictions leading to prohibitive costs to investors and the economy, and shows that choice of cut-off point and sampling procedures affect rankings of various models. It also suggests that empirical cut-off points estimated from training samples result in the lowest misclassification costs for all the models. The book confirms that FRTDSN-HRB achieves superior performance compared to other statistical and soft-computing models. The experimental results are given in terms of several important statistical parameters revolving different business cycles and sub-cycles for the datasets considered and are of immense benefit to researchers working in this area. 102 pp. Englisch.
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 81,17
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In den WarenkorbZustand: New. PRINT ON DEMAND pp. 102.
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Bankruptcy Prediction through Soft Computing based Deep Learning Technique
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 80,23
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