tailieunhanh - So sánh thuật toán tăng cường độ dốc (XGBoost) với một số thuật toán học máy khác

Nghiên cứu này thử nghiệm một số thuật toán học máy gồm XGBoost, rừng ngẫu nhiên, cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ, k láng giềng gần nhất cho bài toán dự đoán. Tập dữ liệu thị trường chứng khoán NASDAQ của Hoa Kỳ được lấy đến hết tháng 5/2021 làm dữ liệu thử nghiệm cho các thuật toán học máy. Giá trị dự đoán và huấn luyện là giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán dựa trên bộ dữ liệu của AAPL. | Trần Qúy Nam SO SÁNH THUẬT TOÁN TĂNG CƯỜNG ĐỘ DỐC XGBOOST VỚI MỘT SỐ THUẬT TOÁN HỌC MÁY KHÁC Trần Quý Nam Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Tóm tắt Nghiên cứu này thử nghiệm một số thuật toán để ra quyết định đầu tư với mong muốn thu được lợi nhuận học máy gồm XGBoost rừng ngẫu nhiên cây quyết định cao hơn. Trên thực tế giá cổ phiếu không chỉ phụ thuộc máy vectơ hỗ trợ k láng giềng gần nhất cho bài toán dự vào biến động lịch sử của giá quá khứ trước kia mà còn phụ đoán. Tập dữ liệu thị trường chứng khoán NASDAQ của thuộc nhiều vào nhiều yếu tố khó lường chẳng hạn như Hoa Kỳ được lấy đến hết tháng 5 2021 làm dữ liệu thử đầu tư của chính phủ chỉ số chứng khoán của các quốc gia nghiệm cho các thuật toán học máy. Giá trị dự đoán và khác chỉ số giá hàng hóa liên quan thậm chí cả những tin huấn luyện là giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán dựa đồn thất thiệt các tin tức liên quan Tuy nhiên việc dự trên bộ dữ liệu của AAPL. Kết quả thử nghiệm cho thấy đoán giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu lịch sử và sự biến động phương pháp XGBoost cho kết quả dự đoán tốt nhất so với của chúng trong quá khứ cũng giúp cung cấp thông tin các thuật toán học máy khác. tham khảo có giá trị cho các nhà đầu tư trên thị trường để Từ khóa Học máy AI XGBoost rừng ngẫu nhiên cây có thể ra quyết định đầu tư tốt nhất cho họ. quyết định máy vectơ hỗ trợ k láng giềng gần nhất II. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN NASDAQ giá cổ phiếu. Trên thực tế các học giả quốc tế đã có rất nhiều I. GIỚI THIỆU nghiên cứu về dự đoán giá cổ phiếu trên thế giới. Một trong Ngành công nghệ tài chính FinTech hiện nay đang số đó là nghiên cứu 2 đã cho thấy mối liên hệ chặt chẽ phát triển mạnh mẽ và có tác động tích cực đến một số hoạt giữa mức độ dự đoán đúng giá chứng khoán với việc sử động của ngành tài chính hiện đại. Các ứng dụng công nghệ dụng các phương pháp học máy khác nhau. Qua rà soát các phân tích dữ liệu để tìm quy luật thị trường đang ngày càng công trình nghiên cứu bài toán dự đoán giá cổ phiếu được sử dụng rộng

• Đầu tư Chứng khoán
• Rừng ngẫu nhiên
• Cây quyết định
• Máy vectơ hỗ trợ
• K láng giềng gần nhất
• Giá cổ phiếu
• Thị trường chứng khoán
• Phương pháp rừng ngẫu nhiên
• Cải tiến phương pháp rừng ngẫu nhiên
• Dữ liệu SNP
• Đánh trọng số đặc trưng
• Cách đánh trọng số của GRRF
• Khai phá dữ liệu
• Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân
• Rừng ngẫu nhiên xiên phân
• Phân lớp dữ liệu
• Phân lớp dữ liệu có số chiều lớn
• Giải thuật khai mở dữ liệu
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ thông tin
• Phân loại dữ liệu gen
• Rừng ngẫu nhiên điều hướng
• Bản đồ phân vùng trượt lở đất
• Thuật toán rừng ngẫu nhiên
• Tính nhạy cảm trượt lở
• Mô hình mạng nơron tích chập
• Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin
• Hệ thống thông tin
• Kỹ thuật rừng ngẫu nhiên hồi quy
• Hệ thống dự đoán điểm thi tốt nghiệp
• Phương pháp rừng hồi quy ngẫu nhiên
• Phân tích dữ liệu SNP
• Genome wide Association Study
• Phương pháp lấy mẫu
• Phân loại dấu vân tay
• Phương pháp biểu diễn đặc trưng
• Phương pháp phân loại ảnh vân tay
• Phân loại ảnh vân tay
• Phân loại ảnh vân tay đặc trưng
• báo cáo khoa học
• nghiên cứu sinh học
• công nghệ sinh học
• dữ liệu gien
• giải thuật học cây quyết định
• Giải thuật rừng ngẫu nhiên
• Luật gán nhãn cục bộ
• Gán nhãn cục bộ cho phân lớp
• Luật gán nhãn
• Luật cục bộ
• K láng giềng
• Trí tuệ nhân tạo
• Rừng cây ngẫu nhiên
• Bê tông xi măng
• Công trình xây dựng
• Cường độ chịu nén
• Công nghệ xây dựng
• Khung thép phi tuyến
• Khả năng chịu tải của giàn phi tuyến
• Khả năng chịu tải của khung thép
• Random forest regression
• Bài giảng Rừng ngẫu nhiên trong máy học
• Rừng ngẫu nhiên trong máy học
• Thuật toán hồi quy tuyến tính
• Random Forest
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Học cây quyết định bằng ID3
• Biểu diễn cây quyết định
• Định giá kinh tế
• Đầm Thị Nại
• Rừng ngập mặn
• Quản lý tài nguyên rừng
• Bảo tồn rừng ngập mặn
• Ra đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực
• Mô hình tán xạ khối ngẫu nhiên
• Mô hình tán xạ khối ngẫu nhiên trên mặt đất
• Hệ số hấp thụ sóng
• Độ dốc địa hình
• Công nghệ lâm nghiệp
• Chi trả tự nguyện
• Phòng cháy chữa cháy rừng
• Phương pháp đánh giá ngẫu nhiên
• Bảo tồn phục hồi rừng
• Phương pháp ước lượng độ cao rừng
• Mô hình khối ngẫu nhiên trên mặt đất
• Mô hình VE RVoG
• Phần mềm PolSARProSim
• Công nghệ nông nghiệp
• Phương pháp định giá ngẫu nhiên
• Mức sẵn lòng chi trả
• Bảo tồn hệ sinh thái rừng
• Bảo tồn hệ sinh thái
• nghiên cứu khoa học
• Phân phối nhị thức âm
• Thuật toán di truyền tương tác
• Dự án Permutopainter
• Thuật toán K medoids
• Giải thuật di truyền
• Xử lý ảnh
• Mô hình dự báo bệnh tả
• Dự báo bệnh tả ngắn hạ
• Nhân tố khí hậu và thời thiết
• Chỉ số dao động Nam
• Mạng nơ ron tích chập
• Nhận diện đặc điểm tác giả
• Phương pháp học sâu
• Máy véc tơ hỗ trợ
• Sức chống cắt
• Góc ma sát
• Biểu đồ phân loại Casagrande ∆PI
• Về cải tiến phương pháp Fuzzy Random Forest
• Phương pháp Fuzzy Random Forest
• Phân lớp dữ liệu không chắc chắn
• Cây quyết định mờ
• Rừng ngẫu nhiên mờ
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật
• Phát hiện tấn công ứng dụng web
• Phát hiện tấn công qua web log
• Hệ thống phát hiện xâm nhập