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图书信息
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现代精算预测建模:从统计模型到机器学习算法
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| ISBN： | 9787111795964 |
定价： | ￥69.00 |
| 作者： | 高光远著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2026年01月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 225页 |
中图法： | F840.48-39 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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19
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库区7
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2026-02-28
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其它供货商库存合计
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323
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2026-02-27
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图书简介 | | 本书系统地探讨了机器学习算法在保险精算中的应用，重点围绕保险损失预测与定价模型的构建展开。第1章介绍了机器学习基础，涵盖参数模型、深度学习、非参数模型及模型评估方法，为后续章节奠定理论基础。第2章深入分析了保险损失预测建模，包括索赔频率、索赔强度、索赔频率－强度相依性建模以及Tweedie回归模型的应用，结合案例展示了不同模型的优劣。第3章提出了含有潜变量的加性树模型，并介绍了IRGB算法及其在混合专家模型、零膨胀泊松回归等场景中的应用。第4章探讨了基于赔案文本的索赔金额预测，介绍了损失Dirichlet多项式混合模型及其参数估计方法。第5章聚焦车险定价，结合车联网数据，分析了驾驶行为风险评分及其在索赔频率预测中的应用。 |
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