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  1. Nine algorithms that changed the future
    the ingenious ideas that drive today's computers
    Autor*in: MacCormick, John
    Erschienen: 2012
    Verlag:  Princeton Univ. Press, Princeton, NJ [u.a.]

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    Hinweise zum Inhalt
    Quelle: Leibniz-Zentrum für Literatur- und Kulturforschung
    Medientyp: Buch (Monographie)
    ISBN: 978-0-691-14714-7
    Schlagworte: Informatik; Algorithmus; Public-Key-Verschlüsselung; Fehlerkorrekturcode; Mustererkennung; Datenkompression; Datenbanksystem; Elektronische Unterschrift
    Umfang: X, 219 S. : Ill., graph. Darst.
  2. Toward an ecology of market categories
    Autor*in: Pontikes, Elizabeth G.; Hannan, Michael T.
    Erschienen: 2012
    Verlag:  Univ., Graduate School of Business, Stanford, Calif.

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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    Hinweise zum Inhalt
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Research paper series / Graduate School of Business, Stanford University ; 2110
    Schlagworte: Online-Handel; Mustererkennung; Klassifikation
    Umfang: Online-Ressource (PDF-Datei: 34 S., 1001,58 KB)
  3. Empirical evidence for domain name performance
    Autor*in: Girotra, Karan; Ulrich, Karl T.
    Erschienen: 2012
    Verlag:  INSEAD, Fontainebleau

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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    Hinweise zum Inhalt
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Auflage/Ausgabe: Rev. vers. of 2010/98/TOM
    Schriftenreihe: Array ; 2012,41
    Schlagworte: Website; Werbewirkung; Internet; Mustererkennung; Produkt; Linguistik
    Umfang: Online-Ressource (PDF-Datei: 26 S., 1,03 MB)
  4. Support vector machines with evolutionary feature selection for default prediction
    Autor*in: Härdle, Wolfgang; Prastyo, Dedy Dwi; Hafner, Christian M.
    Erschienen: 2012
    Verlag:  SFB 649, Economic Risk, Berlin

    Predicting default probabilities is at the core of credit risk management and is becoming more and more important for banks in order to measure their client's degree of risk, and for firms to operate successfully. The SVM with evolutionary feature... mehr

    Standort:
    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DS 86 (2012,30)
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    Predicting default probabilities is at the core of credit risk management and is becoming more and more important for banks in order to measure their client's degree of risk, and for firms to operate successfully. The SVM with evolutionary feature selection is applied to the CreditReform database. We use classical methods such as discriminan analysis (DA), logit and probit models as benchmark On overall, GA-SVM is outperforms compared to the benchmark models in both training and testing dataset. -- SVM ; Genetic algorithm ; global optmimum ; default prediction

     
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    Hinweise zum Inhalt
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/79590
    Schriftenreihe: SFB 649 discussion paper ; 2012-030
    Schlagworte: Kreditwürdigkeit; Prognoseverfahren; Mustererkennung; Theorie
    Umfang: Online-Ressource (PDF-Datei: 23 S., 936,15 KB), graph. Darst.