Введение 3
1. Теоретические основы прогнозирования заказов такси с использованием данных заказов 5
1.1. Сущность и модели машинного обучения 5
1.2. Методы машинного обучения для решения задачи 9
2. Этапы реализация решения задачи 14
2.1. Сущность и алгоритм препроцессинга 14
2.2. Разработка информационной системы с помощью Python 17
2.3. Сравнение языков программирования 20
Заключение 23
Список использованной литературы 24
Приложения 25
Листинг программы 27
Для решения задачи были использованы несколько методов машинного обучения. Методы, рассматриваемые в работе, относятся к методам обучения с учителем и решают задачу прогнозирования действительного числа (задача восстановления регрессии) и задачи классификации.
Решения задачи обучения с учителем требует сопоставить входные и выходные данные.
Данные о заказах такси были предоставлены оператором такси
Данные представляют собой массив заказов
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Прогнозирование заказов такси с использованием данных заказов. А также похожие готовые работы: страница 2 #9101458
Артикул: 9101458
- Предмет: Программирование
- Уникальность: 84% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2019 году
- Количество страниц: 39
- Формат файла: docx
- Последняя покупка: 20.12.2023
1 999p.
1. Kriesel David. A Brief Introduction to Neural Networks. 2007.
2. Lu C. N. Wu H. T. Vemuri S. Neural network based short term load forecasting
//Power Systems, IEEE Transactions on. 1993.
3. G. Bakirtzis A. A neural network short term load forecasting model for the Greek power system //Power Systems, IEEE Transactions on. 1996.
4. V.I. Domanov A.I. Bolalova. Analysis of forecasting the energy consumption with various data bases. 2014.
5. В. Воронцов К. Машинное обучение //Курс лекций на сайте http://www. machinelearning. ru. 2009.
6. Золотых Н.Ю. Машинное обучение и анализ данных.
7. R. Quinlan J. Induction of Decision Trees. 1986.
8. Friedman J. Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. 2001.
9. Портал Языка программирования Python url:http://pythonworld.ru/. 10.Портал библиотеки scikit-learn url:http://scikit-learn.org/stable/. 11.Портал библиотеки NumPy url:http://www.numpy.org/. 12.Портал языка Matlab url:http://www.mathworks.com.
13. Портал языка Wolfram Mathematica url:http://www.wolfram.com/mathematica/.
14. Дружков П.Н. Золотых Н.Ю. Половинкин А.Н. Введение в R. 2013.
2. Lu C. N. Wu H. T. Vemuri S. Neural network based short term load forecasting
//Power Systems, IEEE Transactions on. 1993.
3. G. Bakirtzis A. A neural network short term load forecasting model for the Greek power system //Power Systems, IEEE Transactions on. 1996.
4. V.I. Domanov A.I. Bolalova. Analysis of forecasting the energy consumption with various data bases. 2014.
5. В. Воронцов К. Машинное обучение //Курс лекций на сайте http://www. machinelearning. ru. 2009.
6. Золотых Н.Ю. Машинное обучение и анализ данных.
7. R. Quinlan J. Induction of Decision Trees. 1986.
8. Friedman J. Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. 2001.
9. Портал Языка программирования Python url:http://pythonworld.ru/. 10.Портал библиотеки scikit-learn url:http://scikit-learn.org/stable/. 11.Портал библиотеки NumPy url:http://www.numpy.org/. 12.Портал языка Matlab url:http://www.mathworks.com.
13. Портал языка Wolfram Mathematica url:http://www.wolfram.com/mathematica/.
14. Дружков П.Н. Золотых Н.Ю. Половинкин А.Н. Введение в R. 2013.
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Прогнозирование заказов такси с использованием данных заказов |
| Артикул: | 9101458 |
| Дата написания: | 12.06.2019 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Программирование |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 84% |
| Количество страниц: | 39 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
Файлы артикула: Прогнозирование заказов такси с использованием данных заказов. А также похожие готовые работы: страница 2 по предмету программирование
Пролистайте "Прогнозирование заказов такси с использованием данных заказов. А также похожие готовые работы: страница 2" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 22.01.2025
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 84% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 42 работы. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Разработка игрового приложения на Unreal Engine 4
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Разработка рекомендательной системы на основе анализа данных социальных сетей