Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Algorithmic effectiveness

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Poszukiwanie optymalnego portfela akcji z uwzględnieniem preferencji inwestora - implementacja algorytmu genetycznego

100%

Romowicz A.

2008

tom Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2006

265-272

Przedstawiona w opracowaniu metoda opiera się na założeniu, że inwestor określa swoje preferencje w stosunku do zawartości portfela w taki sposób, że podaje procentowy udział określonej akcji w preferowanych przez niego portfelach. Znana implementacja algorytmu genetycznego zostanie poszerzona o Wektory Rozkładu Wag (Weight Distribution Vectors), co pozwoli na uwzględnienie podanych przez inwestora wymagań co do składu portfela. Klasyczny algorytm genetyczny jest probabilistycznym algorytmem przeszukiwania przestrzeni rozwiązań. (fragment tekstu)

Mnożnik input-output jako makroekonomiczny miernik efektywności inwestycji finansowych sektora przedsiębiorstw

100%

Tomaszewicz Ł. , Trębska J.

2012

nr nr 261 Efektywność - rozważania nad istotą i pomiarem

449-465

Metody analizy input-output wykorzystane są w opracowaniu jako symulacyjna technika pomiaru efektów zwiększenia wydatków na określone cele. Narzędziem prezentowanych analiz mnożnikowych jest statyczny model polskiej gospodarki, będący odzwierciedleniem macierzy rachunkowości społecznej. Interpretacja wybranych mnożników input-output pozwala na ocenę efektywności określonych form inwestycji finansowych sektora przedsiębiorstw w skali makroekonomicznej, to jest w odniesieniu do wzrostu przychodów na rachunkach podmiotowych i przedmiotowych, wyszczególnionych w systemie rachunków narodowych.(abstrakt oryginalny)

Input-output analysis methods are used in this paper as a simulation technique of measuring the effects of the expenses for specific aims. The tool of multiplier analysis presented here, is a static model of Polish economy which is a reflexion of the main economic relations shown in Social Accounting Matrix. The interpretation of input-output multipliers makes it possible to measure the macroeconomic efficiency of the financial investments made by enterprises sector, i.e. for the growth of the resources on particular objective and subjective accounts in the system of national accounts as a consequence of the investments mentioned above.(original abstract)

Weighted Accuracy Algorithmic Approach in Counteracting Fake News and Disinformation

80%

Bonsu K. O.

nr nr 1

99-107

Przedmiot i cel pracy: Fałszywe wiadomości i dezinformacja prowadzą do skażenia środowiska informacyjnego. Dlatego w niniejszym artykule zaproponowano metodologię wykrywania fałszywych wiadomości za pomocą połączonych dokładności ważonych siedmiu algorytmów uczenia maszynowego. Materiały i metody: Artykuł ten wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do analizy zawartości tekstowej listy próbek wiadomości, a następnie przewiduje, czy są one FAŁSZYWE, czy PRAWDZIWE. Wyniki: Wykazano, że algorytmiczne podejście do dokładności ważonej zmniejsza nadmierne dopasowanie. Wykazano, że indywidualne działanie różnych algorytmów poprawiło się po wyodrębnieniu danych z serwisów informacyjnych i filtrowaniu danych "jakościowych" przez mechanizm ograniczeń opracowany w eksperymencie. Wnioski: Model ten różni się od istniejących mechanizmów w tym sensie, że automatyzuje proces doboru algorytmów i jednocześnie bierze pod uwagę działania wszystkich zastosowanych algorytmów, w tym tych mniej wydajnych, zwiększając tym samym średnią dokładność wszystkich dokładności algorytmów. (abstrakt oryginalny)

Subject and purpose of work: Fake news and disinformation are polluting information environment. Hence, this paper proposes a methodology for fake news detection through the combined weighted accuracies of seven machine learning algorithms. Materials and methods: This paper uses natural language processing to analyze the text content of a list of news samples and then predicts whether they are FAKE or REAL. Results: Weighted accuracy algorithmic approach has been shown to reduce overfitting. It was revealed that the individual performance of the different algorithms improved after the data was extracted from the news outlet websites and 'quality' data was filtered by the constraint mechanism developed in the experiment. Conclusions: This model is different from the existing mechanisms in the sense that it automates the algorithm selection process and at the same time takes into account the performance of all the algorithms used, including the less performing ones, thereby increasing the mean accuracy of all the algorithm accuracies. (original abstract)