av Michel Denuit och Donatien Hainaut
| Förlag | Springer Nature |
| Språk | Engelska |
| Bandtyp | Häftad |
| Utgiven | 2020-11-17 |
| Upplaga | 1 |
| Antal sidor | 228 |
| ISBN | 9783030575557 |
| Kategori(er) |
Matematik & statistik |
This book summarizes the state of the art in tree-based methods for insurance: regression trees, random forests and boosting methods. It also exhibits the tools which make it possible to assess the predictive performance of tree-based models. Actuaries need these advanced analytical tools to turn the massive data sets now at their disposal into opportunities.
The exposition alternates between methodological aspects and numerical illustrations or case studies. All numerical illustrations are performed with the R statistical software. The technical prerequisites are kept at a reasonable level in order to reach a broad readership. In particular, master's students in actuarial sciences and actuaries wishing to update their skills in machine learning will find the book useful.
This is the second of three volumes entitled Effective Statistical Learning Methods for Actuaries. Written by actuaries for actuaries, this series offers a comprehensive overview of insurance data analytics with applications to P&C, life and health insurance.
Hittills har vi återanvänt
2
5
0
5
7
8
4
böcker.
Sveriges grönaste och skönaste bokhandel med den billigaste kurslitteraturen.
Detta är vår ambition och vi tummar inte på något för att nå dit. Vi finns till för att hjälpa studenter att spara och tjäna pengar på sin kurslitteratur samtidigt som vi tillsammans gör miljön en tjänst. Företaget startade våren 2005 av två studenter och har sedan dess strävat mot att ständigt göra det enklare att köpa och sälja begagnad kurslitteratur för så många som möjligt.
Prenumerera för att ta del av våra bästa studenttips, erbjudanden och kampanjer.
Läs mer om hur vi hanterar persondata i vårt avsnitt om personuppgiftbehandling.
| Butik | Idag | Imorgon |
|---|---|---|
| Göteborg | 10:00 - 16:00 | 10:00 - 16:00 |
| Karlstad | 10:00 - 15:00 | 10:00 - 15:00 |
| Linköping | 10:00 - 15:00 | 10:00 - 15:00 |
| Lund | 10:00 - 16:00 | 10:00 - 15:00 |
| Malmö | 10:00 - 15:00 | 10:00 - 15:00 |
| Örebro | 10:00 - 16:00 | 10:00 - 16:00 |
| Stockholm | 10:00 - 16:00 | 10:00 - 15:00 |
| Umeå | 10:00 - 16:00 | 10:00 - 15:00 |
| Uppsala | 10:00 - 16:00 | 10:00 - 15:00 |
| Växjö | 10:00 - 15:00 | 10:00 - 14:00 |
