Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

в найденном

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=случайный лес<.>)

Общее количество найденных документов : 4
Показаны документы с 1 по 4

Михайлов, А. Ю.
Анализ экономических и структурных данных для прогнозирования цены криптоактивов [Текст] / А. Ю. Михайлов // Банковское дело. - 2021. - № 3 (325). - С. 29-38 : фот., табл. - Библиогр.: с. 38 (30 назв.) . - ISSN 2071-4904

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
анализ структурных данных -- анализ экономических данных -- закрытие финансовых активов -- криптоактивы -- криптовалюты -- модель случайного леса -- прогнозирование цен -- регрессионные модели -- случайного леса модель -- случайный лес -- структурные данные -- финансовые активы -- цена криптоактивов -- цены на криптовалюты -- экономические данные
Аннотация: Анализ экономических и структурных данных для прогнозирования цены закрытия финансовых активов. Получение оптимального выбора данных для ансамблевой регрессионной модели случайного леса с целью получения информации о долгосрочной цене закрытия финансовых активов в будущем.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Чехина, Е. А.
Обзор методов отбора признаков для классификации изображений [Текст] / Чехина Е. А. // Аспирант и соискатель. - 2020. - № 3 (117). - С. 65-73 : рис., табл. - Библиогр.: с. 73 (8 назв.) . - ISSN 1608-9014

УДК

^a004

^a004.41/.42

ББК 32.97 + 32.973-018
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Julia -- классификация изображений -- линейная корреляция -- отбор признаков -- ранжирование -- регрессия -- регуляризация -- случайный лес
Аннотация: Представлен обзор методов отбора признаков для классификации изображений с иллюстрациями на языке Julia. На основании рассмотренных методов проведен сравнительный анализ точности двух классификаторов, построенных на различных подмножествах признаков.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Гареев, Михаил Юрьевич.
Наукастинг: оценка изменения ключевых макроэкономических показателей с использованием методов машинного обучения [Текст] / М. Ю. Гареев, А. В. Полбин // Вопросы экономики. - 2022. - № 8. - С. 133-157. - Библиогр.: с. 155-157 (30 назв.). - Примеч. - Прил.

УДК

^a330.101.541

ББК 65.012.3
Рубрики: Экономика
Макроэкономика, 2020 г.
Кл.слова (ненормированные):
COVID-19 -- большие данные -- бустинг -- макроэкономическое прогнозирование -- машинное обучение -- наукастинг -- пандемия коронавируса -- российская экономика -- случайный лес
Аннотация: Разработана методика наукастинга и краткосрочного прогнозирования квартальных изменений ключевых макроэкономических показателей - ВВП, потребления, инвестиций, показателей внешней торговли - с помощью методов машинного обучения: бустинга, эластичной сети и случайного леса. В рамках эксперимента в качестве предикторов использовались показатели фондового и денежного рынков, опросов, мировые цены на ресурсы, индексы цен и другие статистические показатели разной периодичности. Такой подход позволил детально рассмотреть изменение прогнозов по мере поступления новой информации в течение квартала. Для большинства показателей получено монотонное неухудшение качества прогнозов с ростом доступной информации. Методы машинного обучения продемонстрировали значительное превосходство в качестве предсказания по сравнению с наивным прогнозом. Рассмотренные методы в рамках псевдоэксперимента уже после десятой недели квартала идентифицировали сильное падение ВВП, потребления и других показателей в условиях развития пандемии COVID-19 во II и III кв. 2020 г.

Доп.точки доступа:
Полбин, Андрей Владимирович
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Китова, Ольга Викторовна.
Сравнительный анализ методов машинного обучения для прогнозирования показателей промышленности РФ [Текст] / О. В. Китова, В. М. Савинова, В. Р. Иксанов // Вопросы истории. - 2022. - № 9, ч. 2. - С. 248-262 : 4 рис., 5 табл. - Библиогр. в примеч. - Примеч.: с. 262 . - ISSN 0042-8779

УДК

^a338.27

^a339.138

ББК 65.054.3
Рубрики: Экономика--Россия
Прогнозирование
Маркетинг
Кл.слова (ненормированные):
верификация -- компьютерные эксперименты -- метод ближайшего соседа -- метод опорных векторов -- методы машинного обучения -- множественная линейная регрессия -- нейронные сети -- прогнозирование -- регрессивное дерево решений -- случайный лес -- экономическое прогнозирование
Аннотация: В статье рассматривается проведение компьютерных экспериментов по прогнозированию временных рядов с применением различных методов машинного обучения и приводится сравнение результатов.

Доп.точки доступа:
Савинова, Виктория Михайловна; Иксанов, Владислав Рашидович
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

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