1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

45 31 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 45
Dung lượng 879,21 KB

Nội dung

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Bá Tiến PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO BÁO CÁO CUỐI KỲ Môn Trí tuệ nhân tạo nâng cao Hà Nội, 2022 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Bá Tiến PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO BÁO CÁO CUỐI KỲ Môn Trí tuệ nhân tạo nâng cao Hà Nội, 2022 i TÓM TẮT Tóm tắt Ngày nay tiền điện tử đã trở thành khái niệm quen thuộc với hầu hết các thị trường tài chính trên thế gi.

Ngày đăng: 18/05/2022, 11:38

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[5] Amjad, M. J. & Shah, D. (2017). "Trading Bitcoin and Online Time Series Prediction”. Proceedings of the Time Series Workshop at NIPS 2016, (pp. PMLR 55:1- 15) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Trading Bitcoin and Online Time Series Prediction
Tác giả: Amjad, M. J. & Shah, D
Năm: 2017
[4] Satoshi Nakamoto. 2008. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. (2008). http://bitcoin.org/bitcoin.pdf Link
[1] Phan Xuân Hiếu (2013). Bài giảng môn học KPDL và kho dữ liệu, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Khác
[2] Hà Quang Thụy (2010). Bài giảng môn học Kho dữ liệu và KPDL, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.Tiếng Anh Khác
[3] Palma, Wilfredo. Time series analysis. John Wiley & Sons, 2016 Khác
[6] Lo, A. W. & MacKinlay, A. C. (1988). Stock market prices do not follow random walks: Evidence from a simple specification test. The Review of Financial Studies, Volume 1, 41–66 Khác
[7] Thomas G. Dietterich. Ensemble methods in machine learning. In Proceedings of the First International Workshop on Multiple Classifier Systems, MCS ’00, pages 1–15, London, UK, UK, 2000. Springer-Verlag Khác
[8] H. Wang, B. Liu, S. Wang, N. Ma, Y. Yang. Forward and Backward Knowledge Transfer for Sentiment Classification. arXiv preprintarXiv:1906.03506, 2019 Khác
[9] David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, (2001), Principles of Data Mining, MIT Press, Massachusetts Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 2.1 Các bước xây dựng một hệ thống KPDL[1] - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Hình 2.1 Các bước xây dựng một hệ thống KPDL[1] (Trang 19)
Hình 2.2 Biểu diễn cây quyết định cơ bản - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Hình 2.2 Biểu diễn cây quyết định cơ bản (Trang 25)
Trong lĩnh vực học máy, cây quyết định là một kiểu mơ hình dự báo, nghĩa là một ánh xạ từ các quan sát về một sự vật/hiện tượng tới các kết luận về giá trị mục tiêu của sự vật/hiện tượng - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
rong lĩnh vực học máy, cây quyết định là một kiểu mơ hình dự báo, nghĩa là một ánh xạ từ các quan sát về một sự vật/hiện tượng tới các kết luận về giá trị mục tiêu của sự vật/hiện tượng (Trang 25)
So với các phương pháp KPDL khác, cây quyết định là một trong những hình thức mơ tả dữ liệu tương đối đơn giản, trực quan, dễ hiểu đối với người dùng nhưng lại hiệu quả nên được sử dụng nhiều - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
o với các phương pháp KPDL khác, cây quyết định là một trong những hình thức mơ tả dữ liệu tương đối đơn giản, trực quan, dễ hiểu đối với người dùng nhưng lại hiệu quả nên được sử dụng nhiều (Trang 26)
Hình 2.5: Cấu trúc mơ hình Random Forest - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Hình 2.5 Cấu trúc mơ hình Random Forest (Trang 27)
Hình 3.1: Quy trình giải quyết bài tốn - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Hình 3.1 Quy trình giải quyết bài tốn (Trang 29)
Bảng 3.1: Dữ liệu giá Bitcoin - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Bảng 3.1 Dữ liệu giá Bitcoin (Trang 31)
Hình 3.3: Mơ hình tối ưu thơng số cửa sổ - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Hình 3.3 Mơ hình tối ưu thơng số cửa sổ (Trang 32)
Hình 3.2: Cửa sổ dữ liệu - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Hình 3.2 Cửa sổ dữ liệu (Trang 32)
4.2. Tiền xử lý dữ liệu - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
4.2. Tiền xử lý dữ liệu (Trang 36)
Bảng 4.2 Các cơng cụ phần mềm hỗ trợ - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Bảng 4.2 Các cơng cụ phần mềm hỗ trợ (Trang 36)
- Accuracy là phần trăm độ chính xác tuyệt đối của mơ hình. Với: Accuracy = 100 - MAPE - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
ccuracy là phần trăm độ chính xác tuyệt đối của mơ hình. Với: Accuracy = 100 - MAPE (Trang 38)
Hình 4.2: Thống kê kết quả chạy bằng mơ hình ARIMA - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Hình 4.2 Thống kê kết quả chạy bằng mơ hình ARIMA (Trang 39)
4.3.3. Mơ hình Random Forest - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
4.3.3. Mơ hình Random Forest (Trang 39)
Bảng 4.3 Kết quả thực nghiệm kiểm thử W và Oz - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Bảng 4.3 Kết quả thực nghiệm kiểm thử W và Oz (Trang 40)
Hình 4.4: Đồ thị giá đĩng cửa thực tế và giá dự đốn. - PHÂN TÍCH, DỰ BÁO XU THẾ GIÁ BLOCKCHAIN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Hình 4.4 Đồ thị giá đĩng cửa thực tế và giá dự đốn (Trang 42)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Giới thiệu về Random Forest

.2 Biểu diễn cây quyết định cơ bản

Quy trình giải quyết bài tốn Quy trình giải quyết bài tốn Mơi trường thực nghiệm .2 Các cơng cụ phần mềm hỗ trợ Kich bản thực nghiệm và so sánh giữa các phương pháp .4 Tổng hợp kết quả dự đốn của nhiều mơ hình

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN