Przewidywanie cen akcji z wykorzystaniem artykułów prasowych
|
|
|
- Dariusz Wójcik
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 1/36 Przewidywanie cen akcji z wykorzystaniem artykułów prasowych Mateusz Kobos, Seminarium Metody Inteligencji Obliczeniowej
2 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 2/36
3 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 3/36
4 Hipotezy Rynku Efektywnego Hipotezy Rynku Efektywnego: Przyszłe ceny akcji nie mogą być przewidziane na podstawie... / Nie można skonstruować rekomendacji inwestycyjnych umożliwiających zarządzanie portfelem w taki sposób, aby systematycznie osiągać wyniki lepsze niż te, które przynosi strategia >>kup i trzymaj<< na podstawie... [Malkiel03] Słaba (weak)... cen historycznych Średnia (semi-strong)... cen historycznych nawet w połączeniu z publicznie dostępnymi informacjami Silna (strong).. jakichkolwiek informacji 4/36
5 Hipotezy Rynku Efektywnego a przewidywanie Hipoteza: Słaba odrzuca możliwość analizy technicznej Średnia odrzuca też możliwość analizy fundamentalnej, można wygrywać na prywatnych informacjach Silna odrzuca możliwość jakiejkolwiek analizy Obecnie wśród badaczy najpopularniejszy jest pogląd, że prawda leży między średnią a silną hipotezą Przewidywane z wykorzystaniem artykułów odrzuca średnią hipotezę (ale niekoniecznie słabą) 5/36
6 6/36 Hipoteza rynku efektywnego (nieśmiałe) kontrargumenty W latach '90 ukazały się artykuły potwierdzające możliwość sensownej analizy technicznej (za [Thomas03]) W paru artykułach przedstawia się eksperymenty potwierdzające istnienie krótko- lub długoterminowego wpływu informacji publicznych na ceny akcji [Pritamani01], [Gidofalvi01], [Radcliffe02] Większość badaczy zgadza się, że informacje publiczne mogą generować długoterminowe trendy (ale są też głosy przeciwne) [Chan03]
7 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 7/36
8 Struktura i działanie przeciętnego systemu artykuły 1. preprocessing, 2. zamiana na reprezentację liczbową klasa: w górę, w dół lub wartość szereg czasowy klasyfikator lub aproksymator A and B => buy B and C => sell Algorytm inwestycyjny buy/sell/wait 8/36
9 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 9/36
10 Klasyfikatory i aproksymatory Związane ze sztuczną inteligencją: 1.Sieć neuronowa (perceptron wielowarstwowy, sieć probabilistyczna) 2.Support Vector Machine 3.Zespół algorytmów 4.Inne: indukcja reguł, algorytm genetyczny Hidden Markov Model, drzewa decyzyjne, Naive Bayes, k-nearest Neigbours Matematyczne: 1.Modele szeregów czasowych: ARIMA, GARCH 2.Linear Discriminant Analysis 10/36
11 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 11/36
12 12/36 Dane Tekstowe (na wejściu) Źródła Popularne czasopisma finansowe Wall Street Journal, Financial Times Komunikaty prasowe firm i inne komunikaty prasowe Źródła: Dow Jones Newswire, Reutres, Bloomberg Fora dyskusyjne (mało popularne) Niezachęcające wyniki badań (duży szum) [Thomas03] Analiza dokumentów: Zakres dokumentu: tylko nagłówki lub cała treść Sposób analizy: przez człowieka lub automatycznie
13 13/36 Dane Szeregi czasowe (na wejściu i wyjściu) Akcje spółek - najpopularniejsze Akcje spółek z danego sektora (ew. Indeks dla sektora) - niestosowane Indeksy Inne kurs wymiany walut, zwrot z obligacji korporacyjnych Dane makroekonomiczne (jako wejście) Ceny ropy, stopy zwrotu, indeksy, kursy wymiany walut
14 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 14/36
15 15/36 Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Rodzaje reprezentacji: Bag-of-words / vector space Wyszukiwanie zdefiniowanych przez eksperta słów kluczowych Słowa kluczowe + bag-of-words
16 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 16/36
17 Reprezentacja i etykietowanie dokumentów: bag-of-words Rodzaje reprezentacji: TF-IDF Inne: binarna Etykietowanie (czyli określenie czy dokument pozytywny czy negatywny): 1.Automatyczne (dość popularne) Jeśli trend szeregu czasowego rosnący => dokument pozytywny Jeśli trend szeregu czasowego malejący => dokument negatywny 2.Ręczne Człowiek etykietuje zbiór uczący, na podstawie którego uczymy klasyfikator 17/36
18 Reprezentacja i etykietowanie dokumentów: bag-of-words Każdemu dokumentowi odpowiada wektor liczb. Jedno słowo, to jeden atrybut wektora oznaczenia: a D, w T Reprezentacja binarna: atrybut wekora odpowiadający słowu w w dokumencie D zbiór uczący dokumentów a D, w ={ 1 w występuje w dokumencie D } 0 w p.p. Reprezentacja TF-IDF gdzie: TF D, w T w IDF T, w a D, w =TF D, w IDF T, w IDF T, w =log T T w częstość występowania słowa w w dokumencie D podzbiór T - dokumenty zawierający słowo w odwrotność częstośći występowania dokumentów ze słowem w wśród dokumentów zbioru T 18/36
19 19/36 Reprezentacja i etykietowanie dokumentów: bag-of-words Słownik zbiór słów, którym odpowiadają atrybuty wektora Stosuje się preprocessing: Odrzucenie stop-words (przyimki, zaimki, spójniki) Utożsamienie synonimów (za pomocą słownika synonimów WordNet) Stemming sprowadzenie słów do rdzenia Redukcja wymiarów Odrzucenie słów o najmniejszym współczynniku IDF Odrzucenie słów występujących w takiej samej liczbie w każdej z klas dokumentów (słowa o dużej entropii)
20 20/36 Reprezentacja i etykietowanie dokumentów: bag-of-words Pomimo prostoty, reprezentacja bag-ofwords nieźle się sprawdza w praktyce Współwystępujące słowa w dokumencie tworzą kontekst
21 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 21/36
22 22/36 Wiedza ekspercka Analiza artykułu przez człowieka i zastosowanie reguł eksperckich np: Jeśli sytuacja międzynarodowa się pogarsza, to ceny zazwyczaj maleją (i odwrotnie) [Kohara97] Tworzenie wektora słów tylko z wyróżnionych słów kluczowych (dość popularne) Można rozróżniać też wyrażenia pozytywne i negatywne Generowanie w trakcie nauki reguł decyzyjnych opartych na tych słowach [Permuentilleke02]
23 23/36 rys. z [Hong02] Wiedza ekspercka: Cognitive Map Wiedza ekspercka o zależnościach zapisana w Cognitive Map [Hong02]
24 24/36 Wiedza ekspercka: Cognitive Map cd. Wyszukujemy wyrażenia odpowiadających poszczególnym węzłom (negatywne i pozytywne) Każdy dzień jest reprezentowany przez wektor pozytywnych i negatywnych węzłów. Te wartości negatywne i pozytywne są propagowane w Cognitive Map i otrzymujemy sumaryczny wpływ na przewidywaną wartość (tu: zysk z obligacji korporacyjnych). Tą wartość używamy jako wejście w aproksymatorze (tu: MLP ANN).
25 Wiedza ekspercka: Przypisywanie artykułów do kategorii Rozpoznawanie, czy dokument należy do jednej z wielu predefiniowanych kategorii (za pomocą wyrażeń regularnych) [Thomas03] Przykład części wyrażeń rozpoznających jedną z kategorii: rys. z [Thomas03] 25/36
26 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 26/36
27 27/36 Reprezentacja dokumentów: Bag-of-words + wiedza ekspercka Wymuszenie występowania predefiniowanych słów w słowniku reprezentacji bag-of-words [Mittermayer06] Predefiniowane frazy (słowa znajdujące się blisko siebie) występują jako oddzielne wymiary w wektorze [Seo04]
28 Spis treści Przewidywanie cen akcji a Hipoteza Rynku Efektywnego Struktura i działanie przeciętnego systemu Klasyfikatory i aproksymatory Dane Reprezentacja i etykietowanie dokumentów Bag-of-words Wiedza ekspercka Bag-of-words + wiedza ekspercka Otrzymywane wyniki 28/36
29 29/36 Otrzymywane wyniki: parametry Dane uczące: Liczba analizowanych artykułów: od paruset do paru tysięcy (w sumie) Zakres czasowy: od 3 miesięcy do 3-4 lat Horyzont czasowy dokonywanych inwestycji/horyzont predykcji: 15 min [Mittermayer06], 1h [Mittermayer04], 3-5 dni [Fung05], 20 dni [Pritamani 01], 1 miesiąc [Hong02], 60 dni [Wuthrich98]
30 30/36 Otrzymywane wyniki: uwagi Prawie nigdy nie uwzględnia się kosztów transakcji Często otrzymuje się system, który dokonuje przewidywania, ale w przypadku uwzględnienia kosztów transakcji nie jest on w stanie wygrać z rynkiem Często proponowany system porównuje się z modelem błądzenia losowego (Random Walk) Jest parę wersji tego modelu: jutrzejsza cena będzie taka jak dzisiejsza jutrzejszy wzrost będzie taki sam jak historyczny średni wzrost
31 Otrzymywane wyniki: dane liczbowe Przewidywanie kursu wymiany walut (up/down/steady) 1,2,3 godziny naprzód [Permuentilleke02] dokładność: 28-53% (człowiek: ok.50%) Przewidywanie zwrotu z obligacji miesiąc naprzód (aproksymacja) [Hong02] Średni moduł błędu procentowego (MAPE): 3,34%- 4,65% (model Random Walk: 11%-15,31%) Przewidywanie zwrotu z akcji 20 dni naprzód (za pomocą prostych reguł) [Pritamani01] Średnia roczna stopa zwrotu względem losowego portfela akcji (z pewnymi sensownymi warunkami) uwzględniająca koszty transakcji: 12-18% 31/36
32 Otrzymywane wyniki: dane liczbowe Przewidywanie zwrotu z akcji 15 min. naprzód [Mittermayer06] Dokładność: 82%, sumaryczny zwrot z przeprowadzonych 329 transakcji: 89% (algorytm losowy: dokładność: 33%, sumaryczny zwrot:0%) Autorzy twierdzą, że po uwzględnieniu kosztów transakcji prawdopodobnie zwrot byłby =0 Przewidywanie 5 indeksów 60 dni naprzód (up/down/steady) [Wutrhich98] Dokładność 47%, zwrot: 2,4% w ciągu 3 miesięcy względem indeksu (9,6% w ciągu roku) 32/36
33 33/36 Otrzymywane wyniki: dane liczbowe Przewidywanie zwrotu z akcji parę dni naprzód (klasyfikacja: up/down) [Fung05] Dokładność: 51% (horyzont inwestycji:1 dzień)- 65% (horyzont: 5 dni), sumaryczna stopa zwrotu dla inwestycji z przeciągu 5 miesięcy: 18% (strategia Buy&Hold: -20,6%)
34 Bibliografia [Chan03] Wesley S. Chan, Stock price reaction to news and no-news: drift and reversal after headlines, Journal of Financial Economics 70, 2003 [Fung05] Gabriel Pui Cheong Fung, Jeffrey Xu Yu, Hongjun Lu, The Predicting Power of Textual Information on Financial Markets, IEEE Intelligent Informatics Bulletin vol.5 No.1, 2005 [Gidofalvi01] Győző Gidófalvi, Using News Articles to Predict Stock Price Movements, Department of Computer Science and Engineering University of California, San Diego, [Hong02] Taeho Hong, Ingoo Han, Knowledge-based data mining of news information on the Internet using cognitive maps and neural networks, Expert systems with applications 23, 1-8, 2002 [Kohara97] Kazuhiro Kohara, Tsutomu Ishikawa, Yoshimi Fukuhara, Yukihiro Nakamura, Stock price prediction using prior knowledge and Neural Networks, Intelligent systems in accounting. finance and management vol, 6, 1997 [Malkiel03] Burton G. Malkiel, Błądząc po Wall Street, WIG-Press Warszawa, 2003 [Mittermayer04] Marc-André Mittermayer, Forecasting Intraday Stock Price Trends with Text Mining Techniques, Proceedings of the 37th Hawaii International Conference on System Sciences, 2004 [Mittermayer06] Marc-André Mittermayer, Gerhard F. Knolmayer, NewsCATS: A News Categorization And Trading System, Proceedings of the Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06), /36
35 35/36 Bibliografia cd. [Peramunetilleke02] Desh Peramunetilleke, Raymond K. WongCurrency, Exchange Rate Forecasting from News Headlines, Proceedings of the 13th Australasian database conference - Volume 5, , 2002 [Pritamani01] Mahesh Pritamani, Vijay Singal, Return predictability following large price changes and information releases, Journal of Banking & Finance 25, 2001 [Radcliffe02] Radcliffe G. Edmonds Jr, Ali M. Kutan, Is public information really irrelevant in explaining asset returns?, Economics Letters vol. 76, issue 2, 2002 [Seo04] Young-Woo Seo, Joseph Giampapa, Katia Sycara, Financial News Analysis for Intelligent Portfolio Management, Tech. Report CMU-RI-TR-04-04, Robotics Institute, Carnegie Mellon University, 2004 [Thomas03] James D Thomas, News and Trading Rules, Carnegie Mellon University Ph.D. Thesis, 2003 [Wuthrich98] B. Wuthrich, V. Cho, S. Leung, D. Permunetilleke, K. Sankaran, J. Zhang, W. Lam, Daily Stock Market Forecast from Textual Web Data, Systems, Man, and Cybernetics, IEEE International Conference on, 1998
36 Dziękuję za uwagę! 36/36
METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W PRZEWIDYWANIU WARTOŚCI INDEKSU GIEŁDOWEGO Z WYKORZYSTANIEM ARTYKUŁÓW PRASOWYCH
TYTUŁ WYDAWNICTWA ZBIOROWEGO Gdańsk Technologie Informacyjne. Zarządzanie PWNT 2008 ROZDZIAŁ XX METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W PRZEWIDYWANIU WARTOŚCI INDEKSU GIEŁDOWEGO Z WYKORZYSTANIEM ARTYKUŁÓW PRASOWYCH
Analiza zależności między notowaniami akcji firm a artykułami prasowymi
Analiza zależności między notowaniami akcji firm a artykułami prasowymi Mateusz Kobos, 23.04.2008 Seminarium Metody Inteligencji Obliczeniowej 1/29 Spis treści Słowa najczęściej występujące wokół ekstremalnych
Przewidywanie cen akcji z wykorzystaniem artykułów prasowych
Przewidywanie cen akcji z wykorzystaniem artykułów prasowych Mateusz Kobos, 05.12.2007 Seminarium Metody Inteligencji Obliczeniowej 1/25 Spis treści Ogólna budowa programu Pobieranie danych Budowa bazy
Zastosowanie sieci neuronowych w problemie klasyfikacji wielokategorialnej. Adam Żychowski
Zastosowanie sieci neuronowych w problemie klasyfikacji wielokategorialnej Adam Żychowski Definicja problemu Każdy z obiektów może należeć do więcej niż jednej kategorii. Alternatywna definicja Zastosowania
Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań
Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań Anna Manerowska, Michal Kozakiewicz 2.12.2009 1 Wstęp Jako projekt na przedmiot MEUM (Metody Ewolucyjne Uczenia Maszyn)
Problem eliminacji nieprzystających elementów w zadaniu rozpoznania wzorca Marcin Luckner
Problem eliminacji nieprzystających elementów w zadaniu rozpoznania wzorca Marcin Luckner Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnika Warszawska Elementy nieprzystające Definicja odrzucania Klasyfikacja
DRZEWA REGRESYJNE I LASY LOSOWE JAKO
DRZEWA REGRESYJNE I LASY LOSOWE JAKO NARZĘDZIA PREDYKCJI SZEREGÓW CZASOWYCH Z WAHANIAMI SEZONOWYMI Grzegorz Dudek Instytut Informatyki Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska www.gdudek.el.pcz.pl
Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania
Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Problem NP Problem NP (niedeterministycznie wielomianowy, ang. nondeterministic polynomial) to problem decyzyjny, dla którego rozwiązanie
LEMRG algorytm generowania pokoleń reguł decyzji dla baz danych z dużą liczbą atrybutów
LEMRG algorytm generowania pokoleń reguł decyzji dla baz danych z dużą liczbą atrybutów Łukasz Piątek, Jerzy W. Grzymała-Busse Katedra Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji, Wydział Informatyki
PLAN STUDIÓW Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Wydział Zarządzania i Ekonomii Inżynieria danych
WYDZIAŁ: KIERUNEK: poziom kształcenia: profil: forma studiów: Lp. O/F kod modułu/ przedmiotu* SEMESTR 1 1 O PG_00045356 Business law 2 O PG_00045290 Basics of computer programming 3 O PG_00045352 Linear
Text mining w programie RapidMiner Michał Bereta www.michalbereta.pl
Text mining w programie RapidMiner Michał Bereta www.michalbereta.pl 1. Wstęp Aby skorzystać z możliwości RapidMinera w zakresie analizy tekstu, należy zainstalować Text Mining Extension. Wybierz: 1 Po
Metody klasyfikacji danych - część 1 p.1/24
Metody klasyfikacji danych - część 1 Inteligentne Usługi Informacyjne Jerzy Dembski Metody klasyfikacji danych - część 1 p.1/24 Plan wykładu - Zadanie klasyfikacji danych - Przeglad problemów klasyfikacji
Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego
IBS PAN, Warszawa 9 kwietnia 2008 Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego mgr inż. Marcin Jaruszewicz promotor: dr hab. inż. Jacek Mańdziuk,
PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH
InŜynieria Rolnicza 14/2005 Sławomir Francik Katedra InŜynierii Mechanicznej i Agrofizyki Akademia Rolnicza w Krakowie PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH Streszczenie W
Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych
Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Piotr Dalka Przykładowe algorytmy decyzyjne Sztuczne sieci neuronowe Algorytm k najbliższych sąsiadów Kaskada klasyfikatorów AdaBoost Naiwny
Algorytmy klasyfikacji
Algorytmy klasyfikacji Konrad Miziński Instytut Informatyki Politechnika Warszawska 6 maja 2015 1 Wnioskowanie 2 Klasyfikacja Zastosowania 3 Drzewa decyzyjne Budowa Ocena jakości Przycinanie 4 Lasy losowe
Deep Learning na przykładzie Deep Belief Networks
Deep Learning na przykładzie Deep Belief Networks Jan Karwowski Zakład Sztucznej Inteligencji i Metod Obliczeniowych Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych PW 20 V 2014 Jan Karwowski (MiNI) Deep Learning
Kombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - testy na sztucznych danych
Kombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - testy na sztucznych danych Mateusz Kobos, 25.11.2009 Seminarium Metody Inteligencji Obliczeniowej 1/25 Spis treści Dolne ograniczenie na wsp.
Co wylicza Jasnopis? Bartosz Broda
Co wylicza Jasnopis? Bartosz Broda Analiza języka polskiego Ekstrakcja tekstu Dokument narzędzie do mierzenia zrozumiałości Analiza morfologiczna Analiza morfosyntaktyczna Indeksy Klasa trudności:
S O M SELF-ORGANIZING MAPS. Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor
S O M SELF-ORGANIZING MAPS Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor Podstawy teoretyczne Map Samoorganizujących się stworzył prof. Teuvo Kohonen (1982 r.). SOM wywodzi się ze sztucznych sieci neuronowych.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska INFORMACJE WSTĘPNE Hipotezy do uczenia się lub tworzenia
UCZENIE MASZYNOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA Jako narzędzia wspomagania decyzji w zarządzaniu kapitałem ludzkim organizacji
UCZENIE MASZYNOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA Jako narzędzia wspomagania decyzji w zarządzaniu kapitałem ludzkim organizacji Filip Wójcik Wydział Zarządzania, Informatyki i Finansów Instytut Informatyki Ekonomicznej
Systemy uczące się wykład 2
Systemy uczące się wykład 2 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 19 X 2018 Podstawowe definicje Fakt; Przesłanka; Konkluzja; Reguła; Wnioskowanie. Typy wnioskowania
Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)
Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Paweł Wawrzyński Uczenie maszynowe Sztuczne sieci neuronowe Plan na dziś Uczenie maszynowe Problem aproksymacji funkcji Sieci neuronowe PSZT, zima 2013, wykład 12
Metody klasyfikacji i rozpoznawania wzorców. Najważniejsze rodzaje klasyfikatorów
Metody klasyfikacji i rozpoznawania wzorców www.michalbereta.pl Najważniejsze rodzaje klasyfikatorów Dla określonego problemu klasyfikacyjnego (tzn. dla danego zestawu danych) należy przetestować jak najwięcej
Rozmyte drzewa decyzyjne. Łukasz Ryniewicz Metody inteligencji obliczeniowej
µ(x) x µ(x) µ(x) x x µ(x) µ(x) x x µ(x) x µ(x) x Rozmyte drzewa decyzyjne Łukasz Ryniewicz Metody inteligencji obliczeniowej 21.05.2007 AGENDA 1 Drzewa decyzyjne kontra rozmyte drzewa decyzyjne, problemy
ANALIZA JAKOŚCI PREDYKCJI STANU EKONOMICZNO- FINANSOWEGO MAŁYCH I ŚREDNICH PRZEDSIĘBIORSTW PRZY POMOCY ZESPOŁÓW SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH
BAROMETR REGIONALNY 109 ANALIZA JAKOŚCI PREDYKCJI STANU EKONOMICZNO FINANSOWEGO MAŁYCH I ŚREDNICH PRZEDSIĘBIORSTW PRZY POMOCY ZESPOŁÓW SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH Jednym z ważniejszych aspektów analizy
SAS wybrane elementy. DATA MINING Część III. Seweryn Kowalski 2006
SAS wybrane elementy DATA MINING Część III Seweryn Kowalski 2006 Algorytmy eksploracji danych Algorytm eksploracji danych jest dobrze zdefiniowaną procedurą, która na wejściu otrzymuje dane, a na wyjściu
ROC Rate of Charge. gdzie ROC wskaźnik szybkości zmiany w okresie n, x n - cena akcji na n-tej sesji,
ROC Rate of Charge Analityk techniczny, który w swej analizie opierałby się wyłącznie na wykresach uzyskiwałby obraz możliwości inwestycyjnych obarczony sporym ryzykiem. Wnioskowanie z wykresów bazuje
System transakcyjny oparty na średnich ruchomych. ś h = + + + + gdzie, C cena danego okresu, n liczba okresów uwzględnianych przy kalkulacji.
Średnie ruchome Do jednych z najbardziej znanych oraz powszechnie wykorzystywanych wskaźników analizy technicznej, umożliwiających analizę trendu zaliczyć należy średnie ruchome (ang. moving averages).
Wykład 8 Rynek akcji nisza inwestorów indywidualnych Rynek akcji Jeden z filarów rynku kapitałowego (ok 24% wartości i ok 90% PK globalnie) Źródło: http://www.marketwatch.com (dn. 2015-02-12) SGH, Rynki
PORÓWNANIE PODEJŚCIA APROKSYMUJĄCEGO I KLASYFIKUJĄCEGO W PROGNOZOWANIU KURSÓW WYBRANYCH AKCJI NA GPW W WARSZAWIE S.A
Anna Kasznia Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach PORÓWNANIE PODEJŚCIA APROKSYMUJĄCEGO I KLASYFIKUJĄCEGO W PROGNOZOWANIU KURSÓW WYBRANYCH AKCJI NA GPW W WARSZAWIE S.A. Z UŻYCIEM JEDNOKIERUNKOWYCH SIECI
Modelowanie glikemii w procesie insulinoterapii
Dawid Kaliszewski Modelowanie glikemii w procesie insulinoterapii Promotor dr hab. inż. Zenon Gniazdowski Cel pracy Zbudowanie modelu predykcyjnego przyszłych wartości glikemii diabetyka leczonego za pomocą
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 1. INFORMACJE WSTĘPNE. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 1. INFORMACJE WSTĘPNE Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska PLAN WYKŁADU WSTĘP W 1 Uczenie się w ujęciu algorytmicznym. W
ALGORYTM RANDOM FOREST
SKRYPT PRZYGOTOWANY NA ZAJĘCIA INDUKOWANYCH REGUŁ DECYZYJNYCH PROWADZONYCH PRZEZ PANA PAWŁA WOJTKIEWICZA ALGORYTM RANDOM FOREST Katarzyna Graboś 56397 Aleksandra Mańko 56699 2015-01-26, Warszawa ALGORYTM
Portfel Globalnego Inwestowania
Portfel Globalnego Inwestowania CEL INWESTYCYJNY Możliwości wzrostu kapitału z giełd globalnych przy stosowaniu strategii minimalizacji ryzyka. W SKRÓCIE Na bieżąco dostosowujemy inwestycję złożoną z 4
Badania w sieciach złożonych
Badania w sieciach złożonych Grant WCSS nr 177, sprawozdanie za rok 2012 Kierownik grantu dr. hab. inż. Przemysław Kazienko mgr inż. Radosław Michalski Instytut Informatyki Politechniki Wrocławskiej Obszar
data mining machine learning data science
data mining machine learning data science deep learning, AI, statistics, IoT, operations research, applied mathematics KISIM, WIMiIP, AGH 1 Machine Learning / Data mining / Data science Uczenie maszynowe
Sieci Kohonena Grupowanie
Sieci Kohonena Grupowanie http://zajecia.jakubw.pl/nai UCZENIE SIĘ BEZ NADZORU Załóżmy, że mamy za zadanie pogrupować następujące słowa: cup, roulette, unbelievable, cut, put, launderette, loveable Nie
Systemy uczące się wykład 1
Systemy uczące się wykład 1 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 5 X 2018 e-mail: przemyslaw.juszczuk@ue.katowice.pl Konsultacje: na stronie katedry + na stronie domowej
4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74
3 Wykaz najważniejszych skrótów...8 Przedmowa... 10 1. Podstawowe pojęcia data mining...11 1.1. Wprowadzenie...12 1.2. Podstawowe zadania eksploracji danych...13 1.3. Główne etapy eksploracji danych...15
Zarządzanie Kapitałem. Paweł Śliwa pawel.sliwa@xtb.pl
Zarządzanie Kapitałem Paweł Śliwa pawel.sliwa@xtb.pl 1 ZK a Proces Zarabiania Zarządzanie Kapitałem 30% SYSTEM 10% PSYCHOLOGIA 60% To wszystko składa się na skuteczne transakcje. 2 Zarządzanie Kapitałem
Efektywność źródłem bogactwa. Tomasz Słoński Piechowice, r.
Efektywność źródłem bogactwa inwestorów Tomasz Słoński Piechowice, 24.01.2012 r. Plan wystąpienia Teoretyczne podstawy pomiaru efektywności rynku kapitałowego Metodologia badań nad efektywnością rynku
Instrumenty rynku akcji
Instrumenty rynku akcji Rynek akcji w relacji do PK Źródło: ank Światowy: Kapitalizacja w relacji do PK nna Chmielewska, SGH, 2016 1 Inwestorzy indywidualni na GPW Ok 13% obrotu na rynku podstawowym (w
SPOTKANIE 2: Wprowadzenie cz. I
Wrocław University of Technology SPOTKANIE 2: Wprowadzenie cz. I Piotr Klukowski Studenckie Koło Naukowe Estymator piotr.klukowski@pwr.edu.pl 17.10.2016 UCZENIE MASZYNOWE 2/27 UCZENIE MASZYNOWE = Konstruowanie
WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU
WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FORECASTING Konrad BAJDA, Sebastian PIRÓG Resume Artykuł opisuje wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych
10. Redukcja wymiaru - metoda PCA
Algorytmy rozpoznawania obrazów 10. Redukcja wymiaru - metoda PCA dr inż. Urszula Libal Politechnika Wrocławska 2015 1 1. PCA Analiza składowych głównych: w skrócie nazywana PCA (od ang. Principle Component
WYKŁAD 11 Uczenie maszynowe drzewa decyzyjne
WYKŁAD 11 Uczenie maszynowe drzewa decyzyjne Reprezentacja wiedzy w postaci drzew decyzyjnych entropia, przyrost informacji algorytmy ID3, C4.5 problem przeuczenia wyznaczanie reguł rzykładowe drzewo decyzyjne
Klasyfikacja obiektów Drzewa decyzyjne (drzewa klasyfikacyjne)
Klasyfikacja obiektów Drzewa decyzyjne (drzewa klasyfikacyjne) Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Klasyfikacja i predykcja. Odkrywaniem reguł klasyfikacji nazywamy proces znajdowania
Metody tworzenia efektywnych komitetów klasyfikatorów jednoklasowych Bartosz Krawczyk Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Politechnika Wrocławska
Metody tworzenia efektywnych komitetów klasyfikatorów jednoklasowych Bartosz Krawczyk Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Politechnika Wrocławska e-mail: bartosz.krawczyk@pwr.wroc.pl Czym jest klasyfikacja
Systemy uczące się Lab 4
Systemy uczące się Lab 4 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 26 X 2018 Projekt zaliczeniowy Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest indywidualne wykonanie projektu uwzględniającego
A Zadanie
where a, b, and c are binary (boolean) attributes. A Zadanie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Punkty a (maks) (2) (2) (2) (2) (4) F(6) (8) T (8) (12) (12) (40) Nazwisko i Imiȩ: c Uwaga: ta część zostanie wypełniona
XGBOOST JAKO NARZĘDZIE PROGNOZOWANIA SZEREGÓW CZASOWYCH
XGBOOST JAKO NARZĘDZIE PROGNOZOWANIA SZEREGÓW CZASOWYCH Filip Wójcik Objectivity Digital Transformation Specialists Doktorant na Uniwersytecie Ekonomicznym we Wrocławiu filip.wojcik@outlook.com Agenda
Elementy modelowania matematycznego
Elementy modelowania matematycznego Modelowanie algorytmów klasyfikujących. Podejście probabilistyczne. Naiwny klasyfikator bayesowski. Modelowanie danych metodą najbliższych sąsiadów. Jakub Wróblewski
KLASYFIKACJA. Słownik języka polskiego
KLASYFIKACJA KLASYFIKACJA Słownik języka polskiego Klasyfikacja systematyczny podział przedmiotów lub zjawisk na klasy, działy, poddziały, wykonywany według określonej zasady Klasyfikacja polega na przyporządkowaniu
Asset Management z domem maklerskim DIF Broker S.A.
Asset Management z domem maklerskim DIF Broker S.A. Geneza W czasie ostatniego okresu bessy do marca 2009, amerykańskie indeks Dow Jones stracił na wartości 54%, wielu inwestorów dowiedziało się, iż zarządzanie
Analiza zdarzeń Event studies
Analiza zdarzeń Event studies Dobromił Serwa akson.sgh.waw.pl/~dserwa/ef.htm Leratura Campbell J., Lo A., MacKinlay A.C.(997) he Econometrics of Financial Markets. Princeton Universy Press, Rozdział 4.
Zastosowanie optymalizacji rojem cząstek (PSO) w procesie uczenia wielowarstwowej sieci neuronowej w problemie lokalizacyjnym
Zastosowanie optymalizacji rojem cząstek (PSO) w procesie uczenia wielowarstwowej sieci neuronowej w problemie lokalizacyjnym Jan Karwowski Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych PW 17 XII 2013 Jan Karwowski
Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311
Sztuczne sieci neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311 PLAN: Wykład 5 - Metody doboru współczynnika uczenia - Problem inicjalizacji wag - Problem doboru architektury
Prof. Stanisław Jankowski
Prof. Stanisław Jankowski Zakład Sztucznej Inteligencji Zespół Statystycznych Systemów Uczących się p. 228 sjank@ise.pw.edu.pl Zakres badań: Sztuczne sieci neuronowe Maszyny wektorów nośnych SVM Maszyny
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska DRZEWO REGRESYJNE Sposób konstrukcji i przycinania
Testowanie hipotez statystycznych
9 października 2008 ...czyli definicje na rozgrzewkę n-elementowa próba losowa - wektor n zmiennych losowych (X 1,..., X n ); intuicyjnie: wynik n eksperymentów realizacja próby (X 1,..., X n ) w ω Ω :
ANALIZA OBLIGACJI STRATEGIE
KRZYSZTO JAJUGA STRATEGIE ZARZĄDZANIA PORTELEM INSTRUMENTÓW DŁUŻNYCH Proste strategie związane z koniecznością sfinansowania zobowiązań ANALIZA OBLIGACJI STRATEGIE - dopasowanie przepływów pieniężnych
Modelowanie rynków finansowych
Modelowanie rynków finansowych Przegląd zagadnień 8 października 2012 Główna przesłanka doboru tematów Koncepcje i techniki modelowe jako priorytet: Modele empiryczne bazujące na wiedzy teoretycznej Zakres
STRATEGIA TMS GLOBAL RETURN
STRATEGIA TMS GLOBAL RETURN Strategia TMS Global Return przewiduje możliwość inwestowania powierzonych środków w notowane na uznanych rynkach regulowanych, których lista została przedstawiona na końcu
Symulacyjne metody wyceny opcji amerykańskich
Metody wyceny Piotr Małecki promotor: dr hab. Rafał Weron Instytut Matematyki i Informatyki Politechniki Wrocławskiej Wrocław, 0 lipca 009 Metody wyceny Drzewko S 0 S t S t S 3 t S t St St 3 S t St St
Zadania. Przygotowanie zbiorów danych. 1. Sposób 1: 2. Sposób 2:
Wstęp Jednym z typowych zastosowań metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jest przetwarzanie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing, NLP), której typowych przykładem jest analiza
Event-driven trading. Reaktywność rynku i potencjał inwestycyjny zjawiska
Working paper 1/2014 Event-driven trading. Reaktywność rynku i potencjał inwestycyjny zjawiska autorzy: Dawid Tarłowski Patryk Pagacz Sławomir Śmiarowski INIME Instytut nauk informatycznych i matematycznych
STRATEGIA TMS GLOBAL RETURN
STRATEGIA TMS GLOBAL RETURN Strategia TMS Global Return przewiduje możliwość inwestowania powierzonych środków w notowane na uznanych rynkach regulowanych, których lista została przedstawiona na końcu
PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE
UNIWERSYTET WARMIŃSKO-MAZURSKI W OLSZTYNIE PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE http://matman.uwm.edu.pl/psi e-mail: psi@matman.uwm.edu.pl ul. Słoneczna 54 10-561
TYPY MODELOWYCH STRATEGII INWESTYCYJNYCH
ZAŁĄCZNIK NR 1 DO REGULAMINU TYPY MODELOWYCH STRATEGII INWESTYCYJNYCH W ramach Zarządzania, Towarzystwo oferuje następujące Modelowe Strategie Inwestycyjne: 1. Strategia Obligacji: Cel inwestycyjny: celem
ID1SII4. Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu ID1SII4 Nazwa modułu Systemy inteligentne 1 Nazwa modułu w języku angielskim Intelligent
Kontrakty terminowe i forex SPIS TREŚCI
Kontrakty terminowe i forex Grzegorz Zalewski SPIS TREŚCI Część I Teoria Rozdział pierwszy: Zasady działania rynków terminowych Otwieranie i zamykanie pozycji Pozycje długie i krótkie Równanie do rynku
Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU
Analiza danych Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Różne aspekty analizy danych Reprezentacja graficzna danych Metody statystyczne: estymacja parametrów
ALGORYTMY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
ALGORYTMY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Sieci neuronowe 06.12.2014 Krzysztof Salamon 1 Wstęp Sprawozdanie to dotyczy ćwiczeń z zakresu sieci neuronowych realizowanym na przedmiocie: Algorytmy Sztucznej Inteligencji.
Baza danych dla potrzeb zgłębiania DMX
Baza danych dla potrzeb zgłębiania DMX ID Outlook Temperature Humidity Windy PLAY 1 sunny hot high false N 2 sunny hot high true N 3 overcast hot high false T 4rain mild high false T 5rain cool normal
Maszyny wektorów podpierajacych w regresji rangowej
Maszyny wektorów podpierajacych w regresji rangowej Uniwersytet Mikołaja Kopernika Z = (X, Y ), Z = (X, Y ) - niezależne wektory losowe o tym samym rozkładzie X X R d, Y R Z = (X, Y ), Z = (X, Y ) - niezależne
Activities Performed by prof. Tadeusiewicz in Books and Journals Editorial Boards
Activities Performed by prof. Tadeusiewicz in Books and Journals Editorial Boards Member of Editorial Board of the book series 1. Associate Editor for book series "Advances in Applied Intelligence Technologies"
8. Drzewa decyzyjne, bagging, boosting i lasy losowe
Algorytmy rozpoznawania obrazów 8. Drzewa decyzyjne, bagging, boosting i lasy losowe dr inż. Urszula Libal Politechnika Wrocławska 2015 1 1. Drzewa decyzyjne Drzewa decyzyjne (ang. decision trees), zwane
TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI
1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Wykład 16 2 Data Science: Uczenie maszynowe Uczenie maszynowe: co to znaczy? Metody Regresja Klasyfikacja Klastering
Testowanie modeli predykcyjnych
Testowanie modeli predykcyjnych Wstęp Podczas budowy modelu, którego celem jest przewidywanie pewnych wartości na podstawie zbioru danych uczących poważnym problemem jest ocena jakości uczenia i zdolności
Alchemia funduszy ETF / SEZONOWOŚĆ NA GIEŁDZIE
Alchemia funduszy ETF / SEZONOWOŚĆ NA GIEŁDZIE "Sell in May and go away" co znaczy sprzedawaj w maju, stare, dobre giełdowe powiedzenie, które pozostaje ciągle prawdziwe. Prawidłowość, iż giełdy mają tendencje
Budowa modeli klasyfikacyjnych o skośnych warunkach
Budowa modeli klasyfikacyjnych o skośnych warunkach Marcin Michalak (Marcin.Michalak@polsl.pl) III spotkanie Polskiej Grupy Badawczej Systemów Uczących Się Wrocław, 17 18.03.2014 Outline 1 Dwa podejścia
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 3. SYSTEMY UCZĄCE SIĘ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska LITERATURA [Cic] * Cichosz P.: Systemy uczące się. WNT, 2003
Testy popularnych wskaźników - RSI
Testy popularnych wskaźników - RSI Wskaźniki analizy technicznej generują wskazania kupna albo sprzedaży pomagając przy tym inwestorom podjąć odpowiednie decyzje. Chociaż przeważnie patrzy się na co najmniej
Klasyfikacja LDA + walidacja
Klasyfikacja LDA + walidacja Dr hab. Izabela Rejer Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Plan wykładu 1. Klasyfikator 2. LDA 3. Klasyfikacja wieloklasowa 4. Walidacja
Plan. Sztuczne systemy immunologiczne. Podstawowy słownik. Odporność swoista. Architektura systemu naturalnego. Naturalny system immunologiczny
Sztuczne systemy immunologiczne Plan Naturalny system immunologiczny Systemy oparte na selekcji klonalnej Systemy oparte na modelu sieci idiotypowej 2 Podstawowy słownik Naturalny system immunologiczny
STRATEGIE INWESTOWANIA NA RYNKU PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH. Wykład 2
STRATEGIE INWESTOWANIA NA RYNKU PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH Wykład 2 2 Musisz opracować dokładny plan działania Stres jest nieodłącznym elementem przy podejmowaniu decyzji. Nie możesz dopuścić do tego, aby
CU Gwarancja Nowe Horyzonty
inwestycje Produkty gwarantowane CU Gwarancja Nowe Horyzonty W ofercie od 9 marca do 3 kwietnia 2009 roku Dzięki ochronie 100% wpłaconego kapitału możesz osiągać stabilne zyski wbrew obecnym trendom rynkowym
Hybrydowa analiza transformat w rozpoznawaniu wysokości dźwięków w polifonicznych nagraniach instrumentów muzycznych
Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka Streszczenie rozprawy doktorskiej Hybrydowa analiza transformat w rozpoznawaniu wysokości dźwięków w polifonicznych nagraniach
Data Mining Wykład 5. Indukcja drzew decyzyjnych - Indeks Gini & Zysk informacyjny. Indeks Gini. Indeks Gini - Przykład
Data Mining Wykład 5 Indukcja drzew decyzyjnych - Indeks Gini & Zysk informacyjny Indeks Gini Popularnym kryterium podziału, stosowanym w wielu produktach komercyjnych, jest indeks Gini Algorytm SPRINT
Ogłoszenie o zmianach statutu KBC OMEGA Funduszu Inwestycyjnego Zamkniętego z dnia 13 czerwca 2014 r.
Ogłoszenie o zmianach statutu KBC OMEGA Funduszu Inwestycyjnego Zamkniętego z dnia 13 czerwca 2014 r. KBC Towarzystwo Funduszy Inwestycyjnych S.A. działające jako organ KBC OMEGA Funduszu Inwestycyjnego
Zmienność. Co z niej wynika?
Zmienność. Co z niej wynika? Dla inwestora bardzo ważnym aspektem systemu inwestycyjnego jest moment wejścia na rynek (moment dokonania transakcji) oraz moment wyjścia z rynku (moment zamknięcia pozycji).
Metody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie
Konwersatorium Matematyczne Metody Ekonomii narzędzia matematyczne w eksploracji danych First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Metody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie Wykład 8 Marcin
Życiorys. Wojciech Paszke. 04/2005 Doktor nauk technicznych w dyscyplinie Informatyka. Promotor: Prof. Krzysztof Ga lkowski
Życiorys Wojciech Paszke Dane Osobowe Data urodzin: 20 luty, 1975 Miejsce urodzin: Zielona Góra Stan Cywilny: Kawaler Obywatelstwo: Polskie Adres domowy pl. Cmentarny 1 67-124 Nowe Miasteczko Polska Telefon:
Wstęp do sieci neuronowych laboratorium 01 Organizacja zajęć. Perceptron prosty
Wstęp do sieci neuronowych laboratorium 01 Organizacja zajęć. Perceptron prosty Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2012-10-03 Projekt pn. Wzmocnienie potencjału
Matematyka bankowa 1 1 wykład
Matematyka bankowa 1 1 wykład Dorota Klim Department of Nonlinear Analysis, Faculty of Mathematics and Computer Science, University of Łódź, Banacha 22, 90-238 Łódź, Poland E-mail address: klimdr@math.uni.ldz.pl
Kombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - zastosowanie na sztucznym zbiorze danych
Kombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - zastosowanie na sztucznym zbiorze danych Mateusz Kobos, 07.04.2010 Seminarium Metody Inteligencji Obliczeniowej Spis treści Opis algorytmu i zbioru
Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe.
Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. zajecia.jakubw.pl/nai Literatura: S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 997. PODSTAWOWE ZAGADNIENIA TECHNICZNE AI
Rozglądanie się w przestrzeni Iris czyli kręcenie (głową/płaszczyzną) w czterech wymiarach
Rozglądanie się w przestrzeni Iris czyli kręcenie (głową/płaszczyzną) w czterech wymiarach maja, 7 Rozglądanie się w D Plan Klasyka z brodą: zbiór danych Iris analiza składowych głównych (PCA), czyli redukcja