Literatur Data Mining neuronale Netze

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Data Mining

Mastering Data Mining
The Art and Science of Customer Relationship Management
Michael J. A. Berry und Gorden S. Linoff (2000)
John Wiley & Sons, Inc.

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In diesem Buch wird gezeigt wie mit Data Mining Techniken reale Probleme gelöst werden. Es entält Fallstudien aus den Bereichen Katalog/Versand, Bankwesen, Telekommunikation, Einkauswagenanalyse (Supermarkt) und Papierproduktion, die sehr detailiert beschrieben sind. Ein Buch für Praktiker. Meiner Meinung nach das beste Buch aus dem Bereich Data Mining Praxis.




Data Mining Techniques
For Marketing, Sales and Customer Support
Michael J. A. Berry und Gorden S. Linoff (1997)
John Wiley & Sons, Inc.

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Erläuterung der Verfahren an hand von sehr vielen Beispielen und wenig Mathematik. Es eignet sich sehr gut um die Arbeitsweise der gängigen Verfahren zu verstehen. Über Anwendungsbeispiele werden die Vor und Nachteile der Verfahren herausgearbeitet, so das auch möglichen Einsatzgebiete abgeleitet werden können. Es eignet sich nicht um einzelne Verfahren zu implementieren.
Folgende Verfahren werden beschrieben: cluster detection, memory-based reasoning, market basket analysis, genetic algorithms, link analysis, decision trees und neuronale Netze.



Data Mining
Building Competitive Advantage
Robert Groth (2000)
Prentice Hall, Inc.

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Diese Buch entält aktuelle Informationen zu Firmen und Produkte (Data Mining Software und Daten). Das Buch enthält Beispiele aus den Bereichen Bankwesen, Finanz, Einzelhandel, Direct Marketing und Telekommunikation. Die Beispiele werden teilweise anhand der Software der Firmen Angoss (KnowledgeSEEKER) und RightPoint (DataCruncher) verdeutlicht. Auf der beiliegenden Demo-CD sind Demoversionen der Software vorhanden, so das die Beispiele nachvollzogen werden können.


Neuronale Netze in finanzwirtschaftliche Anwendungen


Finanzprognosen mit Neuronalen Netzen. Eine Einführung mit Anleitung
Hans Uhlig
Taschenbuch (1995) Vahlen

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Das Buch bietet eine Einführung in die Grundlagen und Technik der Finanzprognosen mit Neuronalen Netzen. Im Buch wird erläutert, warum Marktprognosen möglich sind und welche Vorteile die lernfähigen Neuronalen Netze dabei bieten im Vergleich mit herkömmlichen regelbasierten Computerprogrammen. Der Leser findet praktische Ratschläge und Anregungen für die Auswahl und Aufbereitung geeigneter Trainings- und Testdaten, und erhält Vorschläge zu Design, Analyse und Optimierung der Netze. Das Buch ist sehr Praxisorientiert ausgerichtet und enthält Beispiele die zur Prognose verschiedener Märkte entworfen wurden: Aktienmarkt, Geldmarkt, Rentenmarkt, Devisenmarkt,Goldmarkt. Das Buch soll den Leser anregen, mit Neuronalen Netzen zu experimentieren und ihm ermöglichen, sich kritisch mit Chancen und Risiken von Finanzprognosen mittels trainierter Neuronaler Netze auseinanderzusetzen. Es keine mathematischen Vorkenntnise nötig. Dieses Buch richtet sich sowohl an Einsteiger als auch an fortgeschrittene Leser, die sich intensiver mit Neuronalen Netze im Zusammenhang mit der Technischen Analyse der Aktienmärkte beschäftigen möchten.



Heinz Rehkugler (Uni Freiburg), Hans Georg Zimmermann (Siemens AG)
Neuronale Netze in der ökonomie
Grundlagen und finanzwirtschaftliche Anwendungen
Verlag Vahlen


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Enthält einen umfassenden Übernlick über die Grundlagen Neuronaler Netze sowie den Einsatz und die erzielbaren Erfolge bei:
Prognose von Aktienkurse, Währungen und Zinsen,
Kreditwürdigkeit von Privat- und Firmenkunden. Die Grundideen des Buches können auch ohne große mathematische Vorkenntnisse nachvollzogen werden, es ist damit gleichermaßen für Wissenschaftler und Studenten wie für Entwickler und Anwender der Neuronalen Netze in der Finanzpraxis geeignet.



Börsenhandel mit künstlicher Intelligenz
Jess Lederman, Robert A. Klein

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Die Essay-Sammlung verschiedener Praktiker skizziert verschiedenen Techniken und deren praktische Einsatzmöglichkeiten. Enthalten sind Darstellungen "sogenannter" führender Börsenprogramme aus den Bereichen künstlicher Intelligenz.
Mein Urteil: Nicht empfehlenswert.




Karsten Füser
Neuronale Netze in der Finanzwirtschaft. Innovative Konzepte und Einsatzmöglichkeiten
Dr. Th. Gabler Verlag
Erscheinungsdatum: 1995

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Diskutiert werden die bedeutendsten Arten Neuronaler Netze und deren bankspezifischer Anwendungen. Die Softwaretechnologie im Bereich der Finanzwirtschaft hat sich in den letzten Jahren enorm verändert. Neuronale Netze sind zu einem Werkzeug für Anlageberater, Analysten und anderer Anwender im bankbetrieblichen Umfeld geworden. Anwendungsgebiete von Neuronalen Netzen in der Finanzwirtschaft sind heute z. B. die Anlegerklassifizierung, der Bereich der Aktienkurse, Zins- und Währungsprognose sowie das breite Feld der Bonitätsanalysen.


DECISION TECHNOLOGIES FOR FINANCIAL ENGINEERING
Proceedings of the Fourth International Conference on Neural Networks in the Capital Markets (NNCM '96)
Pasadena, California, USA 20 - 22 November 1996

edited by Andreas S Weigend (New York University), Yaser Abu-Mostafa (California Institute of Technology) & A-Paul N Refenes (London Business School)

Inhalt:
Contents:
Decision Technologies: Optimization of Trading Systems and Portfolios (J E Moody & L Z Wu)
Nonlinear versus Linear Techniques for Selecting Individual Stocks (S Mahfoud et al.)
Soft Prediction of Stock Behavior (Y Baram)
Risk Management: Validating a Connectionist Model of Financial Diagnosis (P E Pedersen)
Neural Networks for Risk Analysis in Stock Price Forecasts (M Klenin)
Optimizing Neural Network Classifiers for Bond Rating (A N Skurikhin & A J Surkan)
Statistical Learning for Financial Problems: Forecasting Volatility Mispricing (P J Bolland & A N Burgess)
Intraday Modeling of the Term Structure of Interest Rates (J T Connor et al.)
Modeling of Nonstationary Financial Time Series by Nonparametric Data Selection (G Deco et al.)
Foreign Exchange Trading and Analysis: Principal Components Analysis for Modeling Multi-Currency Porfolios (J Utans et al.)
Quantization Effects and Cluster Analysis on Foreign Exchange Rates (W M Leung et al.)
A Computer Simulation of Currency Market Participants and other papers



Neuronale Netze allgemein


Brian C. Ripley
Pattern Recognition and Neural Networks
Cambridge University Press

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Ian Cloete und Jacek M. Zurada
Knowledge-Based Neurocomputing
MIT Press


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Buchrückseite


Terrence L. Fine
Feedforward Neural Network Methodology
Springer

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Ulrich Anders
Statistische neuronale Netze
Verlag Vahlen

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Kurzbeschreibung aus amazon.de Dieses Buch ordnet neuronale Netze in die Statiskik ein und zeigt, wie sich neuronale Netzte mit Hilfe von statistischen Verfahren analysieren und verbessern lassen. Das wird in Anwendungsbeispielen veranschaulicht. Zusätzlich werden die notwendigen Methoden und Techniken zusammengestellt, auf die bei der Verwendung und Programmierung von neuronalen Netzen immer wieder zurückgegriffen werden muß.



David M. Skapura
Building Neural Networks
ACM Press (November 1995)
Addison-Wesley Publisching Company

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Neural Networks for Pattern Recognition
Christopher M. Bishop
Oxford Univ Press

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Dies ist meiner Meinung nach das derzeit beste Buch auf dem Gebiet neuronale Netze. Es ist mathematisch fundierte aber doch verständlich und einfach geschrieben.
Auszug aus FAQ comp.ai.neural-nets:
This is definitely the best book on neural nets for practical applications for readers comfortable with calculus. Geoffrey Hinton writes in the foreword:
"Bishop is a leading researcher who has a deep understanding of the material and has gone to great lengths to organize it in a sequence that makes sense. He has wisely avoided the temptation to try to cover everything and has therefore omitted interesting topics like reinforcement learning, Hopfield networks, and Boltzmann machines in order to focus on the types of neural networks that are most widely used in practical applications. He assumes that the reader has the basic mathematical literacy required for an undergraduate science degree, and using these tools he explains everything from scratch. Before introducing the multilayer perceptron, for example, he lays a solid foundation of basic statistical concepts. So the crucial concept of overfitting is introduced using easily visualized examples of one-dimensional polynomials and only later applied to neural networks. An impressive aspect of this book is that it takes the reader all the way from the simplest linear models to the very latest Bayesian multilayer neural networks without ever requiring any great intellectual leaps."







Andreas Zell
Simulation Neuronaler Netze
Addison-Wesley (September 1994)

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Talking Nets: An Oral History of Neural Networks
Edited by James A. Anderson and Edward Rosenfeld
A Bradford Book
The MIT Press 1998
Cambridge, MA

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Russell D. Reed Robert J. Marks
Neural Smithing
Supervised Learning in Feedforward Artifical Neural Networks
The MIT Press Cambridge Londen

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Sehr gut!. Behandelt nur feedforward neural networks (multilayer perceptions (MLP)) . Alle gägichen Verfahren (Verfahren zur Initialisierung der Gewichte , Traingsverfahren, Pre-processing der Daten (PCA ..) usw ..) die im Umfeld der feed-foreward-Netze existieren werden sind beschrieben. Das Buch eignet sich nicht als Einführung. Speziel für Entwickler ist diese Buch sehr gut geeignet, da alle Verfahren (mathematisch) so beschrieben sind, das sie einfach codiert werden können.

Inhalt:
Preface
1 Introduction 1
2 Supervised Learning 7
3 Single-Layer Networks 15
4 MLP Representational Capabilities 31
5 Back-Propagation 49
6 Learning Rate and Momentum 71
7 Weight-Initialization Techniques 97
8 The Error Surface 113
9 Faster Variations of Back-Propagation 135
10 Classical Optimization Techniques 155
11 Genetic Algorithms and Neural Networks 185
12 Constructive Methods 197
13 Pruning Algorithms 219
14 Factors Influencing Generalization 239
15 Generalization Prediction and Assessment 257
16 Heuristics for Improving Generalization 265
17 Effects of Training with Noisy Inputs 277
A Linear Regression 293
B Principal Components Analysis 299
C Jitter Calculations 311
D Sigmoid-like Nonlinear Functions 315
References 319
Index 339







Practical Neural Networks Recipes in C++
Timothy Masters
Academic Press (März 1993)

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Business Applications of Neural Networks
Paulo J.G. Lisboa, Alfredo Vellido, Bill Edisbury
(September 2000)

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Inhalt:
  • Preface: Business Applications of Neural Networks (P J G Lisboa & A Vellido)
  • Business Applications of Neural Networks (P J G Lisboa & A Vellido)
  • On the Use of Neural Networks for Analysis Travel Preference Data (S Cumings)
  • Extracting Rules Concerning Market Segmentation from Artificial Neural Networks (R Setiono et al.)
  • Characterization and Segmenting the Business-to-Consumer E-Commerce Market Using Neural Networks (A Vellido et al.)
  • A Neurofuzzy Model for Predicting Business Bankruptcy (A H Boussabaine & M Wanous)
  • Neural Networks for Analysis of Financial Statements (K Kiviluoto et al.)
  • Developments in Accurate Consumer Risk Assessment Technology (M Somers & G Piper)
  • Strategies for Exploiting Neural Networks in Retail Finance (I Sandhu)
  • Novel Techniques for Profiling and Fraud Detection in Mobile Telecommunications (J Shawe-Taylor et al.)
  • Detecting Payment Card Fraud with Neural Networks (K Hassibi)
  • Money Laundering Detection with a Neural-Network (B Chartier & T Spillane)
  • Utilising Fuzzy Logic and Neurofuzzy for Business Advantage (B Edisbury et al.)





John Herz, a. Krogh und R. Palmer
Interduction to the Theory of neuronal Computation
Lecture Notes Volume 1
Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity
Addison-Wesley Publishing Company 1991



Murray Smith
Neural Networks for Statistical Modeling.
Van Nostrand Reinhold New York 1993.

Enthält Kapitel über overfitting und Modellvallidation, Datenaufbereitung und Diagnosplots.
Es werden nur feedforward Netzwerktypen untersucht.


Robert Hecht-Nielsen
Neurocomputing
Addison-Wesley Publishing Company 1991



Andreas S. Weigend, Neil A. Gershenfeld
Time Serie Prediction
Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity
Addison-Wesley Publishing Company 1993



Kevin Swingler
Applying Neural Networks
A Practical Guide
Academic Press San Diego, CA 92101, 1996

Practical Methods for Applying Neural Networks to Industrial and Commercial systems

LiMin Fu
Neural Networks in Computer Intelligence
McGRAW-HILL International Editions
Computer Science Series



Edward Gately
Neural Networks for Financial Forecasting
John Wiley & Sons, Inc.


Statistical Learning

The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Springer Series in Statistics)
T. Hastie, R. Tibshirani, J. H. Friedman
Springer Verlag (Oktober 2001)

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Dieses Buch, von drei excelenten Forschen geschrieben, deckt fast alle gängigen Verfahren des Data Mining (Statistical Learning) ab. Es behandelt nicht nur die neueren populären Techniken wie neuronale Netze usw., sondern geht auch auf die klassischen Verfahren (Lineare /Nicht Lineare Regression, Discriminant Analysis und Kernel Verfahren) ein. Auch die Implementierung der meisten Verfahren wird detailliert beschrieben. Demonstriert werden die Methoden an realen Daten. Bei der großen Anzahl an diskutierten Verfahren, kommt meiner Meinung nach die Herleitung der Verfahren etwas zu kurz. Trotzdem sehr empfehlenswert.


Lineare Regression

Introduction to Linear Regression Analysis, 3rd Edition
Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining
John Wiley & Sons

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Eine sehr schöne Einführung in das Themengebiet der Linearen Regression, das sehr eng mit dem Gebiet der neuronalen Netze verwandt ist.
Alle beschriebenen Verfahren werden an Beispielen erläutert. Die entsprechenden Datensätze können vom Internet geladen werden.
Mathematische Kenntnisse im Bereich Statistik und Matrizenrechung sind nötig, um das Buch nutzen zu können.
Die 3.te Auflage wurde um die Themengebiete Klassifizierung, Regressionsanalyse (CART), neuronale Netze, nichtlinearer Regression und GLMs erweitert.




Subset Selection in Regression, Second Editon
Alan Miller
Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability (Hardcover)
Erscheinungsdatum: 1. April 2002

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Dieses Buch beschreibt Methoden um Eingangs Variablen bei Regressionsproblemen zu bestimmen. Um die beschriebenen Methoden verstehen zu können, sind mathematische Kenntnisse nötig.


Link Analyse / Social Network Analysis


Social Network Analysis : Methods and Applications (Structural Analysis in the Social Sciences, 8)
Stanley Wasserman, Katherine Faust
Cambridge University Press November 1994

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Link Analysis
Kurzbeschreibung aus amazon.de
Social network analysis is used widely in the social and behavioural sciences, as well as in economics, marketing and industrial engineering. The social network perspective focuses on relationships among social entities and is an important addition to standard social and behavioural research, which is primarily concerned with attributes of the social units. "Social Network Analysis: Methods and Applications" reviews and discusses methods for the analysis of social networks with a focus on applications of these methods to many substantive examples. It is a reference book that can be used by those who want a comprehensive review of network methods, or by researchers who have gathered network data and want to find the most appropriate method by which to analyze it. It is also intended for use as a textbook as it provides comprehensive coverage of the methodology and applications of the field.




Introduction to Social Network Methods Online Buch zum freien download. Als pdf oder HTML.

Kurzbeschreibung:
This on-line textbook introduces many of the basics of forma l approaches to the analysis of social networks. It provides very brief overviews of a number of major areas with some examples. The text relies heavily on the work of Freeman, Borgatti, and Everett (the authors of the UCINET software package). The materials here, and their organization, were also very strongly influenced by the text of Wasserman and Faust, and by a graduate seminar conducted by Professor Phillip Bonacich at UCLA in 1998. Errors and omissions, of course, are the responsibility of the author.

Inhalt
1. Social network data
2. Why formal methods?
3. Using graphs to represent social relations
4. Using matricies to represent social relations
5. Basic properties of networks and actors
6. Centrality and power
7. Cliques and sub-groups
8. Network positions and social roles: The analysis of equivalence
9. Structural equivalence
10. Automorphic equivalence
11. Regular equivalence




Artikel


NECI Scientific Literatur Digital Library Das Archive enthält sehr viele Artikel zu den Themen Data Mining und neuronale Netze.

IBM Research Publications and Technical Reports.

UCI Artificial Intelligence Papers Publications and Technical Reports.



Numerische Verfahren
http://www.nr.com Das komplette Buch Numerical Recipes in C online zum download.



Sportwetten/Roulette

Calculated Bets
Steven Skiena

Cambridge University Press

Taschenbuch - 262 Seiten
Erscheinungsdatum: 18. Oktober 2001

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In dem Buch wird auf sehr amüsante weise das Wettsystem des Autors für Jai-Alai erläutert. Aber auch Lotto, Roulette und Blackjack werden diskutiert.
Es wird weitgehend auf mathematische Formeln verzichtet. Das Buch ist eine sehr schöne Einführung in die mathematische Modellbildung. Auf der Seite des Autors www.jai-tech.com kann das Inhaltsverzeichnis und ein überblick über die einzelne Kapitel eingesehen werden.



Roulette
Die Zähmung des Zufalls
Pierre Basieux

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Aus dem Inhalt
1. Einführung, Wirtschaftliches und Soziales2. Klassisches Roulette (I): Grundlegende Eigenschaften3. Klassisches Roulette (II): Strategien kontra Gesetze4. Nichtklassisches Roulette, Die Wurzeln der Zähmung5. Fehlerhaftes Roulette, Der historische Ansatzpunkt6. Ballistisches Roulette (I), Das Geheimnis des Sichtbaren7. Ballistisches Roulette (II), Direttissima durch Elektronik8. Gleichmäßiges Roulette, Kunst und Geduld, Unschärfen genau zu fassen9. 'Kesselgucken', Geschicklichkeit non plus ultra 10. Ergänzungen, Mathematisch-statistische Angelpunkte

In der jetzt erschienenen, 5., aktualisierten und erweiterten Auflage befindet sich auf den Seiten 229-232 ein Abschnitt "Wie könnten zukünftige Methoden aussehen?", wo speziell auch KI-Prognosemethoden in Betracht gezogen werden (nicht nur für die Roulette-Ballistik, sondern auch für Sportwetten und Börsenspekulationen).


Die Welt als Roulette
Denken in Erwartungen

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Pierre Basieux


Roulette im Zoom
Anatomie des Kugellaufs

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Pierre Basieux


Faszination Roulette
Phänomene und Fallstudien

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Pierre Basieux


THE MATHEMATICS OF GAMBLING
Dr. Edward O. Thorp

Unter Menüpunkt Feature Articles
Copyright 1984. COPYRIGHT NOTICE: "The Mathematics of Gambling" is posted by permission of Dr. Edward Thorp. It can only be downloaded for single copy individual use (plus "short" quotes in published works with Dr. Thorp's prior approval).

Inhalt
SECTION ONE - Card Games
- Chapter 1 - Introductory Statement
- Chapter 2 - Blackjack
- Chapter 3 - Baccarat
PART TWO
SECTION TWO - THE WHEELS
- Chapter 4 - Roulette
- Chapter 5 - The Wheel of Fortune
PART THREE
SECTION THREE - OTHER GAMES
- Chapter 6 - Horse Racing
- Chapter 7 - Backgammon
PART FOUR
SECTION FOUR - MONEY MANAGEMENT
- Chapter 8 - Mathematical Systems
- Chapter 9 - Optimal Betting
- APPENDICES
- Scholarly References



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Eine sehr gute Zusammenstellung an Büchern und Fachzeitschrifen ist unter FAQ comp.ai.neural-nets zu finden. Die Bücher werden im einzelnen besprochen und "gerankt".


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