Show simple item record

Predictive Modelling with Python

dc.contributor.advisorZendulka, Jaroslavcs
dc.contributor.authorDuda, Jancs
dc.date.accessioned2020-06-23T09:06:03Z
dc.date.available2020-06-23T09:06:03Z
dc.date.created2019cs
dc.identifier.citationDUDA, J. Prediktivní modelování v jazyce Python [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other122196cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/180603
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/190099
dc.description.abstractCílem této bakalářské práce je seznámení s oborem dolování dat a procesu získávání dat z databází. Uvádí nejdůležitější postupy prováděné při dolování. Následně jsou jednotlivé techniky použity v případové studii implementované v jazyce Python. Ta se zaměřuje na predikci indexu S&P 500, který má reprezentovat vývoj akciových trhů na americké burze. Je využito klasifikačních i regresních modelů. Pro vyhodnocení úspěšnosti modelů je využito experimentální metody Monte Carlo.cs
dc.description.abstractThe main goal of this bachelor thesis is get to know with the data mining and its domain, also with the Knowledge discovery in databases process. It shows the most importnant approaches, which are implemented in Python language afterwards. The case study contains the prediction of index S&P 500 describing stock market developments on the US stock exchange. Both classification and regression models are used for the forecasting. Model evaluation is reached by the Monte Carlo experimental method.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectDolování datcs
dc.subjectpredikcecs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectjazyk Pythoncs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectregresecs
dc.subjecttechnické identifikátorycs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectSVMcs
dc.subjectMARScs
dc.subjectfinanční analýzacs
dc.subjectindex S&P 500cs
dc.subjectčasové řadycs
dc.subjectMonte Carlocs
dc.subjectData miningen
dc.subjectpredictionen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectPython languageen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectregressionen
dc.subjecttechnical indicatorsen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectSVMen
dc.subjectMARSen
dc.subjectfinancial analysisen
dc.subjectindex S&P 500en
dc.subjecttime seriesen
dc.subjectMonte Carloen
dc.titlePrediktivní modelování v jazyce Pythoncs
dc.title.alternativePredictive Modelling with Pythonen
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2019-06-12cs
dcterms.modified2019-09-02-09:04:30cs
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémůcs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
sync.item.dbid122196en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.06.23 11:06:03en
sync.item.modts2020.06.23 10:39:03en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
dc.contributor.refereeBurgetová, Ivanacs
dc.description.markCcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
but.committeeprof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda) doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (místopředseda) Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Dosáhl jste s vaší implementací klasifikátorů a prediktorů výsledků srovnatelných s výsledky publikovanými v případové studii, ze které jste čerpal? Jaké popisné atributy byly nakonec použity pro trénování klasifikátorů a prediktorů?cs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programInformační technologiecs
but.jazykčeština (Czech)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record