Алгоритмы нейронных сетей
Использование нейросети в R для прогноза акций Газпрома
Интеллектуальный алгоритм knn (пакет R tsfknn)
Краткое описание tsfknn и пример его использования для прогнозирования ВР
Архив кодов R с использованием tsfknn
Прогноз временных рядов с помощью ансамбля нейронных сетей в R: пакет nnfor
Краткое описание пакета nnfor с примерами
Архив кодов R с использованием nnfor
Задача классификации регионов России по типу экономики с помощью knn в R: пакет class
Описание алгоритма и его применения для решения задачи
Скрипт и данные для решения задачи
ЗАДАЧА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТИПА ЭКОНОМИКИ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ
(классификация без учителя с использованием нейронных сетей в MATLAB)
ПРИМЕР R- РЕАЛИЗАЦИИ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ
ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТИПА ЭКОНОМИКИ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ
Методы уменьшения размерности (Dimension_ reduction):
Классификационное дерево методов сокращение размерности
Линейные методы уменьшения размерности.
Факторный анализ и снижение размерности
Линейный дискриминантный анализ (LDA) как метод уменьшения размерности
Анализ независимых компонент (ICA)
Метод SVD (Singular value decomposition)
Неотрицательная матричная факторизация (NMF)
Пример использования методов Deep Learning (tf.keras) для прогноза цены акций GAZP
R: АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И АНАЛИЗА ВР
MATLAB: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ DL NN LSTM
(пример прогноз акций Газпром на 25 рабочих дней с 1 июня 2021 года)
Нелинейные методы уменьшения размерности.
Методы сохранения расстояния
Многомерное масштабирование ( MDS )
Метод стохастического вложения соседей (t-SNE)
Ì