Тег: регресія

Определение пола автора короткого текста методами машинного обучения

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Определение пола автора короткого текста методами машинного обучения//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2019. - №11. - https://nauka-online.com/ru/publications/technical-sciences/2019/11/opredelenie-pola-avtora-korotkogo-teksta-metodami-mashinnogo-obucheniya/

Аннотация: В данной статье рассмотрено применение методов машинного обучения для классификации текстов по гендерному соответствием автора на примере коротких рассказов написанных на русском языке. Продемонстрировано алгоритм и процесс подготовки данных, выполнено обучение и тестирование баесова классификатора для различения гендера автора текста. Приведены результаты определения пола авторов и сделаны выводы относительно преимуществ и недостатков представленного подхода.

Ефективність використання нейромережевих моделей для прогнозування руху цін, акцій компаній на ринку

Автор: и

Библиографическое описание статьи для цитирования:

и. Ефективність використання нейромережевих моделей для прогнозування руху цін, акцій компаній на ринку//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2019. - №6. - https://nauka-online.com/ru/publications/information-technology/2019/6/efektivnist-vikoristannya-nejromerezhevih-modelej-dlya-prognozuvannya-ruhu-tsin-aktsij-kompanij-na-rinku/

Аннотация: (Українська) У роботі були розглянуті моделі прогнозування фінансових часових рядів. Проаналізовано методи стандартного інтелектуального аналізу даних та його взаємодія з методами обчислювального інтелекту для вирішення задач прогнозування.

Прогнозирование курса криптовалют на основе фундаментального анализа

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Прогнозирование курса криптовалют на основе фундаментального анализа//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2018. - №5. - https://nauka-online.com/ru/publications/technical-sciences/2018/5/prognozirovanie-kursa-kriptovalyut-na-osnove-fundamentalnogo-analiza/

Аннотация: Предложена схема, позволяющая прогнозировать курс криптовалют с точностью 20-50% в зависимости от периода прогноза, а также прогнозировать тренд курса с точностью до 100%. Сосредоточено внимание на использовании фундаментального анализа при решении задачи прогноза курса криптовалют, основываясь на активности пользователей Twitter.

Подготовьте

научную статью на актуальную тему

Отправьте

научную статью на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статью на сайте нашего журнала