Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


- результаты поиска

Вид поиска

Область поиска
Формат представления найденных документов:
полныйинформационныйкраткий
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>K=методы Data Mining<.>)
Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2
1.


    Исавнин, А. Г. (д-р физ. -мат. наук; проф.).
    Использование некоторых методов Data Mining в задачах выбора инвестиционного портфеля [Текст] / А. Г. Исавнин, Д. Р. Галиев // Экономический анализ: теория и практика. - 2012. - № 28. - С. 52-58. - Библиогр.: с. 58 (10 назв. ) . - ISSN 2073-039X
УДК
ББК 65в631
Рубрики: Экономика
   Математическая экономика. Эконометрика

Кл.слова (ненормированные):
инвестиционный портфель -- методы Data Mining -- Data Mining методы -- нейронные сети -- нейронные сети прямого распространения
Аннотация: Статья посвящена использованию методов Data Mining в задачах выбора оптимального инвестиционного портфеля. Рассмотрено использование нейронных сетей для прогнозирования временного ряда доходностей и нейронных сетей прямого распространения для прогноза потенциала роста актива. Рассмотрены модели выбора оптимального портфеля c асимметричными мерами риска и использованием прогнозов нейросетевых моделей.


Доп.точки доступа:
Галиев, Д. Р.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

2.


    Шуметов, Вадим Георгиевич (доктор экономических наук; профессор).
    Методы Data Mining анализа результатов массового анкетирования [Текст] = Data mining methods for analyzing the results of mass survey / В. Г. Шуметов, А. С. Коломейченко, Н. В. Польшакова // Образование и общество. - 2018. - № 6. - С. 131-136 : граф. - Библиогр.: с. 135 (15 назв.) . - ISSN 2071-6710
УДК
ББК 60.504/506
Рубрики: Социология
   Социологическое исследование

Кл.слова (ненормированные):
анкетирование -- дисперсионный анализ -- исходные признаки -- массовое анкетирование -- математическое моделирование -- методы Data Mining -- методы анкетирования -- регрессивные модели -- студенты вузов -- удовлетворенность выбором вуза
Аннотация: В статье, на примере разработки регрессионных моделей качества обучения студентов, показана эффективность авторского подхода к количественному моделированию результатов анкетирования, характеризуются преимущества количественного моделирования результатов анкетирования, рассматривающих учет субъективных суждений студентов по признакам, которые не удается описать количественно.


Доп.точки доступа:
Коломейченко, А. С. (кандидат экономических наук; доцент); Польшакова, Н. В. (кандидат экономических наук; доцент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

 
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)