| Szerző dc.contributor.author | Fáró Jenő | hu_HU |
| Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2021-02-23T09:48:10Z | |
| Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2021-02-23T09:48:10Z | |
| Kiadás dc.date.issued | 2020-06-26 | hu_HU |
| Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10831/52369 | |
| Kivonat dc.description.abstract | A dolgozat célja javaslatot tenni fa alapú gépi tanulási algoritmusok vállalati jövedelmezőségi célú alkalmazására és az alkalmazás mikéntjére. Az irodalomkutatásra és empirikus elemzés lefolytatására alapozott válasz értelmében a CHAID-algoritmus exploratív, a véletlen erdők előrejelzési és változószelekciós, míg a modell-alapú rekurzív partícionálás vállalatspecifikus modellezés és hatáselemzés céljával történő alkalmazása javasolt. | hu_HU |
| Nyelv dc.language.iso | magyar | hu_HU |
| Cím dc.title | Döntési fa alapú gépi tanulási módszerek alkalmazásának lehetősége a vállalati jövedelmezőség vizsgálatában | hu_HU |
| Nyelv dc.language.rfc3066 | hun | hu_HU |
| Jogok dc.rights.holder | A hallgatói dolgozatok csak a szerzői jogok maradéktalan tiszteletben tartásával használhatók. | hu_HU |
| Hozzáférés dc.rights.access | nem hozzáférhető | hu_HU |
| Szerző szervezeti egysége dc.contributor.inst | ELTE Gazdálkodástudományi Intézet | hu_HU |
| Kulcsszó dc.subject.hu | véletlen erdők | hu_HU |
| Kulcsszó dc.subject.hu | modell-alapú rekurzív partícionálás | hu_HU |
| Kulcsszó dc.subject.hu | rekurzív partícionáló algoritmus | hu_HU |
| Kulcsszó dc.subject.hu | szakdolgozat | hu_HU |
| Típus dc.type.type | hallgatói dolgozat | hu_HU |
| Kiadás éve dc.description.issuedate | 2020-06-26 | hu_HU |
| A hallgató szakja, szakpárja, szakiránya dc.description.course | pénzügy | hu_HU |
| Gyűjtemény dc.description.collection | Szakdolgozatok (GTI) - Szakdolgozatok (GTI) | hu_HU |
A tételhez tartozó fájlok
Ez a tétel a következő gyűjteményekben található meg
-
Szakdolgozatok (GTK) [1366]