Öneride bulun
  Süper Fırsat

Firma Performans Analizinde Makine Öğrenmesi
Düzenlileştirici Regresyon Yöntemleri

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.

Yayın Tarihi
ISBN 9786253986049
Baskı Sayısı 1
Dil TÜRKÇE
Sayfa Sayısı 190
Cilt Tipi Karton Kapak
Kağıt Cinsi 1. Hm. Kağıt
Boyut 16.5 x 24 cm
İlgili Kategoriler:
Kitap » Akademik
 
Bu kitaba link vermek için alttaki html kodu web sayfanıza koyabilirsiniz;

<a href="https://www.kitapavrupa.com/kitap/firma-performans-analizinde-makine-ogrenmesi-amp-duzenlilestirici-regresyon-yontemleri/659405.html"> <img src="https://img.kitapavrupa.com/v1/getImage/fn:11771355/wi:85/wh:true" alt="www.kitapyurdu.com'dan satın al" border=0></a>
%
35
indirimli
11,90 €
Liste Fiyatı: 18,32 €
Kargoya Teslim Tarihi: Yaklaşık 7 İş Günü
Kazanacağınız Puan: 586
Okuyacağım (0)
Okuyorum (0)
Okudum (0)

 
KitapAvrupa © 2026
© 2010-2026 Her Hakkı Saklıdır.