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Reti Neurali Artificiali

Reti Neurali Artificialivon Manuela Testa Sie sparen 16% des UVP sparen 16%
Über Reti Neurali Artificiali

Lo studio effettuato sul servizio di raccolta gestita, ¿fondi comuni di investimento¿, ha il fine di cercare, attraverso l¿uso di algoritmi di Machine Learning, se vi sia un particolare ¿comportamento finanziario guidä che lega i clienti che possiedono quel servizio. Tale modello permetterebbe di individuare chi, tra i clienti privi di quel servizio, potrebbe essere più propenso all¿acquisto. Per lo studio è stata implementata un Rete Neurale Artificiale, addestrata automaticamente in modo da stimare l¿errore di classificazione generalizzato con il metodo Cross Validation, dopo aver utilizzato il metodo Bootstrap per bilanciare il dataset in modo che i label ¿veri¿ siano pari ai label ¿falsi¿. Inoltre, per migliorare l¿efficienza del risultato, sono stati implementati due algoritmi di feature selection: Decision Tree e Principal Component Analysis.

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  • Sprache:
  • Italienisch
  • ISBN:
  • 9786202085854
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 116
  • Veröffentlicht:
  • 12. Juli 2018
  • Abmessungen:
  • 150x7x220 mm.
  • Gewicht:
  • 191 g.
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Beschreibung von Reti Neurali Artificiali

Lo studio effettuato sul servizio di raccolta gestita, ¿fondi comuni di investimento¿, ha il fine di cercare, attraverso l¿uso di algoritmi di Machine Learning, se vi sia un particolare ¿comportamento finanziario guidä che lega i clienti che possiedono quel servizio. Tale modello permetterebbe di individuare chi, tra i clienti privi di quel servizio, potrebbe essere più propenso all¿acquisto. Per lo studio è stata implementata un Rete Neurale Artificiale, addestrata automaticamente in modo da stimare l¿errore di classificazione generalizzato con il metodo Cross Validation, dopo aver utilizzato il metodo Bootstrap per bilanciare il dataset in modo che i label ¿veri¿ siano pari ai label ¿falsi¿. Inoltre, per migliorare l¿efficienza del risultato, sono stati implementati due algoritmi di feature selection: Decision Tree e Principal Component Analysis.

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