Прогнозування діапазону цін на мобільні телефони методами інтелектуального аналізу даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorБорбела, Артур Юрійович
dc.date.accessioned2021-12-02T10:50:07Z
dc.date.available2021-12-02T10:50:07Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractenThesis 124 art., 41 fig., 38 table., 2 appendices., 17 sources. The study used all the most common and well-known methods of machine learning. Research algorithms methods their advantages and disadvantages. The results of my chosen methods were considered in practice in the problem of classifying mobile phones into a certain price category. The object of the study was to collect data on the characteristics of mobile phones and their price category. The subject of the study were mathematical methods of machine learning such as decision trees, gradient descent, beggling, boosting for classification based on statistical data.uk
dc.description.abstractukДипломна робота 124 ст., 41 рис., 38 табл., 2 додатки., 17 джерела. У дослідженні використано всі найбільш розповсюджені та відомі методи машинного навчання. Дослідженні алгоритми методи їх переваги та недоліки. Результати роботи обраних мною методів були розглянуті на практиці в задачі класифікації мобільних телефонів до певної цінової категорії. Об'єктом дослідження стали зібрані дані характеристик мобільних телефонів та їхньої цінової категорії. Предметом дослідження стали математичні методи машинного навчання такі, як дерева рішень, градієнтний спуск, беггінг, бустінг для проведення класифікації на основі статистичних даних.uk
dc.format.page125 с.uk
dc.identifier.citationБорбела, А. Ю. Прогнозування діапазону цін на мобільні телефони методами інтелектуального аналізу даних : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Борбела Артур Юрійович. - Киів, 2021. - 125 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45367
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectбустингuk
dc.subjectдерева рішеньuk
dc.subjectбеггінгuk
dc.subjectградієнтний спускuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectbustinguk
dc.subjectdecision treesuk
dc.titleПрогнозування діапазону цін на мобільні телефони методами інтелектуального аналізу данихuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Borbela_bakalavr.pdf
Розмір:
3.52 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи