|
Machin Learning Modellarini Qo'llash
|
| bet | 9/9 | | Sana | 18.12.2023 | | Hajmi | 1,6 Mb. | | #121984 |
Bog'liq Do\'schanov Murodjon 3 mustaqil ish Ma’lumotlarning intellektualMachin Learning Modellarini Qo'llash:
Regressiya Modellari: Moliyaviy bozorlarni prognozlash uchun lineyka va qo'shimcha boshqaruv modellari, masalan, lineyka regressiya va qo'shimcha boshqaruv modellari ishlatish mumkin.
Ko'p qatlamli perceptronlar va Neiron Tarmoqlari: Moliyaviy bozorlar uchun to'g'ri hamda kompleks modellarni tuzish uchun ko'p qatlamli perceptronlar va neiron tarmoqlaridan foydalanish mumkin.
Ensemble Modellar: Random Forest, Gradient Boosting, va AdaBoost kabi ensemble modellar moliyaviy bozorlar uchun ham samarali bo'lishi mumkin.
Ma'lumotlar Bilan Ishlash va Baholash:
Baholash Metodlari: Prognozlash natijalarini baholash uchun ma'lumotlar bilan ishlash va ma'lumotlarni tekshirib ko'rish uchun bir nechta baholash metodlari (MSE, MAE, R-squared, va boshqalar) ishlatiladi.
Cross-Validation: Ma'lumotlarning to'g'ri baholash uchun, modellarni test qilishda "cross-validation" ni (kross-validatsiya) amalga oshirish kerak.
Ushbu jarayonlar moliyaviy bozorlar uchun prognozlashda tajribali tahlil va modeling qilish uchun bir nechta podshoh yondashadi. Yetkazib berilgan mahsulot yoki xizmatlar, daromad va zaxirani, tijorat xodisalari va boshqa faktorlar kabi ko'plab muhim ma'lumotlarga ega bo'lgan ma'lumotlar bilan boshqariladi.
Xulosa:
Xulosa qilib aytganda moliyaviy prognozlarda data mining juda kata ahamiyatga ega,chunki bashoratlash orqali ko’plab inqirozlarni oldini olish mumkin
Foydalanilgan adabiyotlar
"Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel with XLMiner" - Galit Shmueli, Nitin R. Patel, Peter C. Bruce
"Data Mining: Concepts and Techniques" - Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei
|
| |
