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大数据背景下健康保险的精算统计模型与风险监管研究
¥78.4(8折)定价:¥98.0本书基于大数据时代背景，对健康保险的精算统计模型与风险监管进行了系统研究。研究发现：其一，针对健康大数据量大、异质及多源特点导致的数据融合难题，本书提出的分布式算法、很优子抽样、基于密度比模型的经验似然算法、数据插补和模型平均算法等能有效解决上述难题；其二，基于随机森林分类模型、BP组合神经网络模型、朴素贝叶斯模型及马尔可夫模型等大数据分析方法，可结合商业医疗保险、长期护理保险及重疾险的推行实践，有针对性地推进健康保险定价模型由“少量
