velikost textu

Machine learning with applications to finance

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Machine learning with applications to finance
Název v češtině:
Strojové učení s aplikacemi ve financích
Typ:
Bakalářská práce
Autor:
Bc. Samuel Mešša
Vedoucí:
doc. RNDr. Jan Hurt, CSc.
Oponent:
doc. RNDr. Jan Večeř, Ph.D.
Id práce:
194901
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Program studia:
Matematika (B1101)
Obor studia:
Finanční matematika (MFMAT)
Přidělovaný titul:
Bc.
Datum obhajoby:
21. 6. 2018
Výsledek obhajoby:
Výborně
Jazyk práce:
Angličtina
Klíčová slova:
strojové učení, klasifikace, predikce, finance
Klíčová slova v angličtině:
machine learning,classification, prediction, finance
Abstract v angličtině:
The impact of data driven, machine learning technologies across a wide variety of fields is undeniable. The financial industry, which relies heavily on predictive modeling being no exception. In this work we summarize two widely used machine learning models: support vector machines and neural networks, discuss their limitations and compare their performance to a more traditionally used method, namely logistic regression. Evaluation was done on two real world datasets, which were used to predict default of loan applicants and credit card holders formulated as a binary classification task. Neural networks and support vector machines either outperformed or showed comparable results to logistic regression with performance measured in receiver operator characteristic area under curve. In the second task neural networks outperformed both other models by a significant margin.
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Bc. Samuel Mešša 780 kB
Stáhnout Příloha k práci Bc. Samuel Mešša 13.47 MB
Stáhnout Abstrakt anglicky Bc. Samuel Mešša 200 kB
Stáhnout Posudek vedoucího doc. RNDr. Jan Hurt, CSc. 40 kB
Stáhnout Posudek oponenta doc. RNDr. Jan Večeř, Ph.D. 25 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby doc. Mgr. Zdeněk Hlávka, Ph.D. 152 kB