Applied machine learning techniques for clusterisation of financial time series
On relevance of technical analysis. Pattern recognition. Technical indicators. Data processing. Feature extraction. Kolmogorov-Smirnov test. Algorithm and software. Model configuration. Clustering performance on simulated data, brutе force algorithm.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | учебное пособие |
| Язык | английский |
| Дата добавления | 26.08.2016 |
| Размер файла | 4,6 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.
Подобные документы
Basic assumptions and some facts. Algorithm for automatic recognition of verbal and nominal word groups. Lists of markers used by Algorithm No 1. Text sample processed by the algorithm. Examples of hand checking of the performance of the algorithm.
курсовая работа [22,8 K], добавлен 13.01.2010Lists used by Algorithm No 2. Some examples of the performance of Algorithm No 2. Invention of the program of reading, development of efficient algorithm of the program. Application of the programs to any English texts. The actual users of the algorithm.
курсовая работа [19,3 K], добавлен 13.01.2010Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011Machine Translation: The First 40 Years, 1949-1989, in 1990s. Machine Translation Quality. Machine Translation and Internet. Machine and Human Translation. Now it is time to analyze what has happened in the 50 years since machine translation began.
курсовая работа [66,9 K], добавлен 26.05.2005A database is a store where information is kept in an organized way. Data structures consist of pointers, strings, arrays, stacks, static and dynamic data structures. A list is a set of data items stored in some order. Methods of construction of a trees.
топик [19,0 K], добавлен 29.06.2009Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010Review of development of cloud computing. Service models of cloud computing. Deployment models of cloud computing. Technology of virtualization. Algorithm of "Cloudy". Safety and labor protection. Justification of the cost-effectiveness of the project.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 13.05.2015
