Academic Journal
Процесс моделирования спроса на товары с использованием алгоритмов машинного обучения
| Τίτλος: | Процесс моделирования спроса на товары с использованием алгоритмов машинного обучения |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Zenodo, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | электронная коммерция, анализ данных, линейная регрессия, прогнозирование спроса, эффективность моделирования, машинное обучение, зависимость переменных |
| Περιγραφή: | В данной статье исследуется процесс моделирования спроса на товары с применением методов машинного обучения. Каждый метод оценивается по точности прогноза, способности адаптироваться к изменениям на рынке и времени обучения. Целью исследования является определение наиболее эффективного метода для прогнозирования спроса на товары |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.5281/zenodo.11479947 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........9d942839d2eff679e5a87efadb6b08b6 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| FullText | Text: Availability: 0 |
|---|---|
| Header | DbId: edsair DbLabel: OpenAIRE An: edsair.doi...........9d942839d2eff679e5a87efadb6b08b6 RelevancyScore: 924 AccessLevel: 3 PubType: Academic Journal PubTypeId: academicJournal PreciseRelevancyScore: 924.313842773438 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Процесс моделирования спроса на товары с использованием алгоритмов машинного обучения – Name: Publisher Label: Publisher Information Group: PubInfo Data: Zenodo, 2024. – Name: DatePubCY Label: Publication Year Group: Date Data: 2024 – Name: Subject Label: Subject Terms Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22электронная+коммерция%22">электронная коммерция</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22анализ+данных%22">анализ данных</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22линейная+регрессия%22">линейная регрессия</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22прогнозирование+спроса%22">прогнозирование спроса</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22эффективность+моделирования%22">эффективность моделирования</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22машинное+обучение%22">машинное обучение</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22зависимость+переменных%22">зависимость переменных</searchLink> – Name: Abstract Label: Description Group: Ab Data: В данной статье исследуется процесс моделирования спроса на товары с применением методов машинного обучения. Каждый метод оценивается по точности прогноза, способности адаптироваться к изменениям на рынке и времени обучения. Целью исследования является определение наиболее эффективного метода для прогнозирования спроса на товары – Name: TypeDocument Label: Document Type Group: TypDoc Data: Article – Name: Language Label: Language Group: Lang Data: Russian – Name: DOI Label: DOI Group: ID Data: 10.5281/zenodo.11479947 – Name: Copyright Label: Rights Group: Cpyrght Data: CC BY – Name: AN Label: Accession Number Group: ID Data: edsair.doi...........9d942839d2eff679e5a87efadb6b08b6 |
| PLink | https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........9d942839d2eff679e5a87efadb6b08b6 |
| RecordInfo | BibRecord: BibEntity: Identifiers: – Type: doi Value: 10.5281/zenodo.11479947 Languages: – Text: Russian Subjects: – SubjectFull: электронная коммерция Type: general – SubjectFull: анализ данных Type: general – SubjectFull: линейная регрессия Type: general – SubjectFull: прогнозирование спроса Type: general – SubjectFull: эффективность моделирования Type: general – SubjectFull: машинное обучение Type: general – SubjectFull: зависимость переменных Type: general Titles: – TitleFull: Процесс моделирования спроса на товары с использованием алгоритмов машинного обучения Type: main BibRelationships: IsPartOfRelationships: – BibEntity: Dates: – D: 05 M: 06 Type: published Y: 2024 Identifiers: – Type: issn-locals Value: edsair |
| ResultId | 1 |