Firma Performans Analizinde Makine Öğrenmesi

₺407,00
Stokta var
Sadece 2 adet kaldı
SKU
A.322705
İstatistiksel öğrenme; pazarlamadan finansa, muhasebeden üretime, işletmelerin karşılaştığı karmaşık...

İstatistiksel öğrenme; pazarlamadan finansa, muhasebeden üretime, işletmelerin karşılaştığı karmaşık ve çok boyutlu istatistiksel problemlerin çözümünde kullanılan temel bir alan hâline gelmiştir. Bir doktora tez çalışması olan bu kitap, istatistiksel öğrenme alanında düzenlileştirici regresyon yöntemlerinin rolünü incelemekte ve bu yöntemlerin firma performansı analizinde bir uygulamasını kapsamaktadır. Çalışmada istatistiksel öğrenme, dogrusal regresyon ve düzenlileştirici regresyon yöntemlerine ilişkin temel kavramlara yer verilmiştir. Okuyucu bu çalışmada aşırı uyum-eksik uyum, yanlık-varyans ilişkisi, denetimli-denetimsiz öğrenme, çapraz geçerlilik gibi istatistiksel öğrenme alanına ilişkin temel kavramlar ile ridge, lasso, elastic net yöntemlerine ilişkin kapsamlı bilgiye erişebilecektir. Düzenlileştirici yöntemlerin değişken seçimi performansları ile tahmin başanlarının performanslarının incelenmesi literatürde yaygın bir araştırma konusudur. Çalışmanın son bölümünde geleneksel değişken seçim yöntemleri ile düzenlileştirici yöntemlerin değişken seçim performanslarını karşılaştırmak amacıyla finansal oranlardan yararlanılarak firma performansı analizinin gerçekleştirildigi bir uygulama örneğine yer verilmiştir.

 

Detaylı Bilgi
SKU A.322705
Yazar Önder Dorak
Yayınevi Nobel Bilimsel Eserler
Barkod 9786253986049
Cilt Durumu Ciltsiz
Kağıt Türü 3. Hamur
Kapak Türü Karton
Yayın Dili Türkçe
Sayfa Sayısı 190
Matbaa Seçiniz
Basım Tarihi 2023-09-20 00:00:00
Kaçıncı Baskı 1.Baskı
Son Basım Tarihi 2023-09-20
Ebat 16,5 X 24
Çok Yakında Tarih 0000-00-00 00:00:00
Kendi Yorumunuzu Yazın
Yorumladığınız ürün :Firma Performans Analizinde Makine Öğrenmesi
Verdiğiniz Puan
Seveceğiniz başka ürünler bulduk!
Search engine powered by ElasticSuite Tüm hakları saklıdır ve sitede yer alan içeriklerin tamamı Tamadres.com'a aittir. © 2020