Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКарпенко, М. А.uk
dc.date.accessioned2025-08-13T09:50:50Z
dc.date.available2025-08-13T09:50:50Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationuk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48214
dc.description.abstractРозглянуто особливості реалізації методу градієнтного бустингу для прогнозування фінансових показників в інтерактивній програмній системі моніторингу та аналізу фінансових інструментів.uk
dc.description.abstractThe features of implementing the gradient boosting method for forecasting financial indicators in an interactive software system for monitoring and analyzing financial instruments are considered.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22788
dc.subjectфінансові інструментиuk
dc.subjectградієнтний бустингuk
dc.subjectметоди прогнозуванняuk
dc.subjectfinancial instrumentsuk
dc.subjectgradient boostinguk
dc.subjectforecasting methodsuk
dc.titleРеалізація методу градієнтного бустингу для прогнозування фінансових показниківuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.4
dc.relation.references, . Gradient Boosting with XGBoost and Scikit-learn: Learn Advanced Machine Learning Techniques with Python, 2022. - Packt Publishing 420 .


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію