LITMIR.BIZ

Приведены сведения об основных парадигмах машинного обучения, состоящих из контролируемого, неконтролируемого и ансамблевого видов обучения. Предложена классификационная схема методов и алгоритмов, включающая все типы обучения. Выделены отдельные направления машинного обучения, в частности, классификация и регрессия, вместе с входящими в них методами. Каждый метод снабжен конкретной задачей из области менеджмента, решение которой доводится до количественного результата. В практической части пособия использован программный пакет MatLab версии R2018b, возможности которого позволяют получить решение всех рассмотренных задач. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям «Бизнес-информатика» и «Менеджмент».

Подробнее

В книге рассматриваются различные виды временных рядов, которые могут использоваться при решении задач менеджмента. Анализируются временные ряды, расширяющие известную методологию Бокса-Дженкинса, в частности, ряды с долгой памятью, фрактальные ряды. Указываются способы изучения временных рядов в частотной области посредством как спектрального, так и вейвлетного видов анализа. Описываются методы обработки временных рядов с помощью нечеткой логики и нейронных сетей. Приводятся примеры анализа временных рядов, выполненные в пакетах Statistica, MatLab, Demetra, Fractan.Предназначена для студентов вузов, специалистов в области анализа временных рядов, сотрудников консалтинговых служб.

Подробнее

В книге рассматриваются различные виды временных рядов, которые могут использоваться при решении задач менеджмента. Анализируются временные ряды, расширяющие известную методологию Бокса-Дженкинса, в частности, ряды с долгой памятью, фрактальные ряды. Указываются способы изучения временных рядов в частотной области посредством как спектрального, так и вейвлетного видов анализа. Описываются методы обработки временных рядов с помощью нечеткой логики и нейронных сетей. Приводятся примеры анализа временных рядов, выполненные в пакетах Statistica, MatLab, Demetra, Fractan. Предназначена для студентов вузов, специалистов в области анализа временных рядов, сотрудников консалтинговых служб.

Подробнее

Приведены сведения об основных парадигмах машинного обучения, состоящих из контролируемого, неконтролируемого и ансамблевого видов обучения. Предложена классификационная схема методов и алгоритмов, включающая все типы обучения. Выделены отдельные направления машинного обучения, в частности, классификация и регрессия, вместе с входящими в них методами. Каждый метод снабжен конкретной задачей из области менеджмента, решение которой доводится до количественного результата. В практической части пособия использован программный пакет MatLab версии R2018b, возможности которого позволяют получить решение всех рассмотренных задач. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям «Бизнес-информатика» и «Менеджмент».

Подробнее

В книге рассматриваются различные виды временных рядов, которые могут использоваться при решении задач менеджмента. Анализируются временные ряды, расширяющие известную методологию Бокса-Дженкинса, в частности, ряды с долгой памятью, фрактальные ряды. Указываются способы изучения временных рядов в частотной области посредством как спектрального, так и вейвлетного видов анализа. Описываются методы обработки временных рядов с помощью нечеткой логики и нейронных сетей. Приводятся примеры анализа временных рядов, выполненные в пакетах Statistica, MatLab, Demetra, Fractan. Предназначена для студентов вузов, специалистов в области анализа временных рядов, сотрудников консалтинговых служб.

Подробнее

В книге рассматриваются различные виды временных рядов, которые могут использоваться при решении задач менеджмента. Анализируются временные ряды, расширяющие известную методологию Бокса-Дженкинса, в частности, ряды с долгой памятью, фрактальные ряды. Указываются способы изучения временных рядов в частотной области посредством как спектрального, так и вейвлетного видов анализа. Описываются методы обработки временных рядов с помощью нечеткой логики и нейронных сетей. Приводятся примеры анализа временных рядов, выполненные в пакетах Statistica, MatLab, Demetra, Fractan. Предназначена для студентов вузов, специалистов в области анализа временных рядов, сотрудников консалтинговых служб.

Подробнее

Главный акцент в книге сделан на получении количественных оценок тех видов финансовых рисков, которые регламентированы Базельским соглашением в банковской сфере (рыночный, кредитный, операционный). Наряду с традиционными методами расчетов рисков предлагаются способы формирования оценок, основанные на интеллектуальных технологиях, в частности с применением искусственных нейронных сетей и нечеткой логики. В третьем издании дополнена последняя глава. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям «Экономика» и «Менеджмент», аспирантов, а также специалистов по рискам в банковской и финансовой сферах.

Подробнее

В книге рассматриваются различные виды временных рядов, которые могут использоваться при решении задач менеджмента. Анализируются временные ряды, расширяющие известную методологию Бокса-Дженкинса, в частности, ряды с долгой памятью, фрактальные ряды. Указываются способы изучения временных рядов в частотной области посредством как спектрального, так и вейвлетного видов анализа. Описываются методы обработки временных рядов с помощью нечеткой логики и нейронных сетей. Приводятся примеры анализа временных рядов, выполненные в пакетах Statistica, MatLab, Demetra, Fractan. Предназначена для студентов вузов, специалистов в области анализа временных рядов, сотрудников консалтинговых служб.

Подробнее

В книге рассматриваются различные виды временных рядов, которые могут использоваться при решении задач менеджмента. Анализируются временные ряды, расширяющие известную методологию Бокса-Дженкинса, в частности, ряды с долгой памятью, фрактальные ряды. Указываются способы изучения временных рядов в частотной области посредством как спектрального, так и вейвлетного видов анализа. Описываются методы обработки временных рядов с помощью нечеткой логики и нейронных сетей. Приводятся примеры анализа временных рядов, выполненные в пакетах Statistica, MatLab, Demetra, Fractan. Предназначена для студентов вузов, специалистов в области анализа временных рядов, сотрудников консалтинговых служб.

Подробнее