Tài liệu tham khảo |
Loại |
Chi tiết |
22. Kumar Abhishek, Anshul Khairwa, Tej Pratap, Surya Prkash, “A stock market prediction model using Artificial Neural Network”, Computing Communication & Networking Technologies (ICCCNT), 2012 |
Sách, tạp chí |
Tiêu đề: |
A stock market prediction model using Artificial Neural Network |
|
12. Bernard Marr, A Short History of Machine Learning - Every Manager Should Read,link:https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/02/19/a-shorthistory-of-machine-learning-every-manager-should-read/#4b4ebc6315e7, Feb 19, 2016 |
Link |
|
15. Andrew Zisserman, Lecture 2: The SVM classifier, C19 Machine Learning, link: http://www.robots.ox.ac.uk/~az/lectures/ml/lect2.pdf, University of Oxford 2015 |
Link |
|
2. Đỗ Thanh Hà, Bài giảng Học máy nâng cao, Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội 2019 |
Khác |
|
3. Thân Quang Khoát, Bài giảng Rừng ngẫu nhiên (Random Forest), Đại học Bách Khoa, Hà Nội 2019 |
Khác |
|
5. Phạm Văn Khánh, Mô hình chuỗi thời gian Trong phân tích, Dự báo kinh tế và kinh doanh, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội 2019 |
Khác |
|
6. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction 2nd Edition, Springer 2016 |
Khác |
|
7. Kevin P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, 1st Edition, The MIT Press 2012 |
Khác |
|
9. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, The MIT Press 2016 |
Khác |
|
10. Tom M. Mitchell, Machine Learning 1st Edition, McGraw-Hill Education 1997 11. Manuel Fernández-Delgado, Eva Cernadas, Senén Barro, Dinani Amorim,Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?, Journal of Machine Learning Research, 15(Oct):3133−3181, 2014 |
Khác |
|
13. Huỳnh Quyết Thắng, Phùng Đình Vũ, Tống Văn Vinh, Dự đoán xu thế chỉ số chứng khoán Việt Nam VN-Index sử dụng phân tích hồi quy Gaussian Process và mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA, Chuyên san NC&PT CNTT-TT, Tạp chí Thông tin và Truyền thông, Hà Nội 2018 |
Khác |
|
14. John Platt, Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines, MSR-TR-98-14, April 1998 |
Khác |
|
16. B. Baesens, T. Van Gestel, S. Viaene, M. Stepanova, J. Suykens, and J. Vanthienen, Benchmarking state-of-art classification algorithm for credit scoring, Journal of Operational Research Society, vol. 54, pp. 627-635, June. 2003 |
Khác |
|
17. Lê Đạt Chí, Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo kinh tế - Trường hợp thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận án tiến sỹ, Đại học kinh tế Thành Phố Hồ Chí Minh, 2011 |
Khác |
|
18. K. S. Shin, T. S. Lee, and H. Kim, An application of support vector machines in bankruptcy prediction model, Exper Systems with Applications, vol.28, pp.127-135, Jan. 2005 |
Khác |
|
19. T.V.Gestel, B.Baesens, J.A.Suykens, D.Van den Poel, D.-E.Baestaens, B.Willekens, Bayesian kernel based classification for financial distress detection, European Journal of Operational Research, vol. 172, pp. 979- 1003, Aug. 2006 |
Khác |
|
20. H. Abdou, J. Pointon, and A. Elmasry, Neural Nets Versus Conventional Techniques in Credit Scoring in Egyptian Banking, Expert Systems with Applications, vol. 35, no. 3, pp. 1275-1292, Oct. 2008 |
Khác |
|
21. E. Angelini, G.D. Tollo, and A.Roil, A Neural Network Approach for Credit Risk Evaluation, The quarterly review of economics and finance, vol. 48, no. 4, pp. 733-755, Nov. 2008 |
Khác |
|
23. Moshiri & Cameron, Neural Network versus Econometric models in forecasting inflation, Journal of Forecasting, 201-217, 2000 |
Khác |
|
24. Duzgun, R, Generalized Regression Neural Networks for Inflation Forecasting, International Research Journal of Finance and Economics, ISSN 1450-2887, Issue 51, 2010 |
Khác |
|