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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

Python机器学习之金融风险管理/(土) 阿卜杜拉·卡拉桑著 叶伟民 ... [等] 译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-115-63148-0/CNY99.80

载体形态项:

248页:图;24cm

统一题名:

Machine learning for financial risk management with Python

丛编项:

金融科技系列

个人责任者:

卡拉桑 (Karasan, Abdullah) 著

个人次要责任者:

叶伟民 译

个人次要责任者:

徐俊 译

个人次要责任者:

朱明超 译

学科主题:

软件工具-程序设计-应用-金融风险-风险管理

中图法分类号:

F830.9-39

一般附注:

异步图书

题名责任附注:

题名页题其余责任者：徐俊、朱明超、钟飞雄

出版发行附注:

O'Reilly Media,Inc.授权人民邮电出版社出版 此简体中文版仅限于在中华人民共和国境内 (不包括香港特别行政区、澳门特别行政区及台湾地区) 销售发行

相关题名附注:

封面题英文题名：Machine learning for financial risk management with Python

责任者附注:

阿卜杜拉·卡拉桑(Abdullah Karasan)，Magnimind公司的首席数据科学家，也是马里兰大学巴尔的摩分校的讲师。在完成了经济学和工商管理的学习后，他从美国密歇根大学安娜堡分校获得了应用经济学硕士学位。

责任者附注:

叶伟民，PDF4AI创始人，致力于将高价值数据转化成AI可以精确处理的格式，主要服务于投资银行、外贸、医疗行业等。他是《精通Neo4j》一书的作者之一。

责任者附注:

徐俊，现任某国际银行机器学习工程执行总监。他曾就职于汇丰银行等多家企业、高校及研究所，在数据分析、机器学习等领域有超过20年的经验。

责任者附注:

朱明超，现担任蚂蚁集团大安全算法研究员，并负责可信人工智能算法研究，是图书《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》和《Python可解释AI (XAD实战》的译者。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书分为三部分，第一部分 (第1-3章) 介绍风险管理的基础知识，第二部分 (第4-8章) 通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分 (第9-10章) 讲解如何对其他金融风险类型进行建模。

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