Kant- ja lassoregressioon ning nende rakendamine müügiskoori loomiseks Creditinfo Eesti AS andmetel

dc.contributor.advisor	Unt, Taavi, juhendaja
dc.contributor.author	Narvik, Perttu
dc.contributor.other	Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut	et
dc.contributor.other	Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond	et
dc.date.accessioned	2017-07-04T12:59:03Z
dc.date.available	2017-07-04T12:59:03Z
dc.date.issued	2017
dc.description.abstract	Käesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks on tutvustada kant- ja lassoregressiooni ning rakendada logistilist regulariseeritud regressiooni müügiskoori loomiseks Creditinfo Eesti AS andmetel. Töö esimeses osas antakse ülevaade lineaarsest regressioonist, lineaarsest kant- ja lassoregressioonist, nende omadustest ning tavalisest ja regulariseeritud logistilisest regressioonist. Töö teises osas konstrueeritakse müügiskoor, mille põhjal on võimalik prognoosida, kui suure tõenäosusega võiks mingist ettevõttest saada uus klient.	et
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10062/57084
dc.language.iso	est	et
dc.publisher	Tartu Ülikool	et
dc.subject	kantregressioon	et
dc.subject	lassoregressioon	et
dc.subject	ristvalideerimine	et
dc.subject	ridge regression	en
dc.subject	lasso regression	en
dc.subject	cross-validation	en
dc.title	Kant- ja lassoregressioon ning nende rakendamine müügiskoori loomiseks Creditinfo Eesti AS andmetel	et
dc.type	Thesis	en

Files

Now showing 1 - 1 of 1

Now showing 1 - 1 of 1