Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Thạc sĩ - Tiến sĩ - Cao học
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát Generative Adversarial Network (GAN)
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát Generative Adversarial Network (GAN)
Hoài Bắc
69
82
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Luận văn "Dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát Generative Adversarial Network (GAN)" này tập trung nghiên cứu giải quyết bài toán dự đoán giá cổ phiếu trên thị trường cổ phiếu thế giới và Việt Nam với các cổ phiếu như Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Vietcombank .Mời các bạn cùng tham khảo! | UBND TỈNH BÌNH DƢƠNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT NGUYỄN MINH LỢI DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIẾU BẰNG PHƢƠNG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁT GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK GAN CHUYÊN NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ 8480104 LUẬN VĂN THẠC BÌNH DƢƠNG - 2020 UBND TỈNH BÌNH DƢƠNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT NGUYỄN MINH LỢI DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIẾU BẰNG PHƢƠNG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁT GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK GAN CHUYÊN NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ 8480104 LUẬN VĂN THẠC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TIẾN Ĩ. BÙI THANH HÙNG BÌNH DƢƠNG 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng luận văn Dự đoán giá cổ phiếu bằng phƣơng pháp học không giám sát Generative Adversarial Network GAN là công trình nghiên cứu của tôi dƣới sự hƣớng dẫn của TS. Bùi Thanh Hùng xuất phát từ nhu cầu thực tiễn và nguyện vọng tìm hiểu của bản thân. Ngoại trừ kết quả tham khảo từ các công trình khác đã ghi rõ trong luận văn các nội dung trình bày trong luận văn này là kết quả nghiên cứu do chính tôi thực hiện và kết quả của luận văn chƣa từng công bố trƣớc đây dƣới bất kỳ hình thức nào. Bình Dương tháng .năm 20 . Tác giả Nguyễn Minh Lợi i LỜI CẢM ƠN Qua thời gian học tập và rèn luyện tại trƣờng Đại học Thủ Dầu Một đƣợc sự chỉ bảo và giảng dạy nhiệt tình của quý thầy cô đặc biệt là các thầy của các trƣờng đại học ở thành phố Hồ Chí Minh đã không ngại đƣờng sá xa xôi để truyền đạt kiến thức cho tôi trong suốt thời gian học ở trƣờng. Cùng với sự nỗ lực của bản thân tôi đã hoàn thành luận văn của mình. Từ những kết quả đạt đƣợc này tôi xin chân thành cám ơn quý thầy cô trƣờng Đại học Thủ Dầu Một đã truyền đạt cho tôi những kiến thức bổ ích trong thời gian qua. Đặc biệt TS. Bùi Thanh Hùng đã tận tình hƣớng dẫn và giúp đỡ tôi hoàn thành báo cáo luận văn thạc sỹ này. Do kiến thức còn hạn hẹp nên không tránh khỏi những thiếu sót trong cách diễn đạt và trình bày. Tôi rất mong nhận đƣợc sự đóng góp ý kiến của quý thầy cô để báo cáo luận văn đạt đƣợc kết quả tốt nhất. Tôi xin kính chúc quý thầy cô và các bạn thật nhiều sức khỏe niềm .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Phát triển hệ thống dự đoán điểm thi tốt nghiệp của học sinh trung học phổ thông sử dụng kỹ thuật rừng ngẫu nhiên hồi quy
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát Generative Adversarial Network (GAN)
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Ứng dụng khai phá dữ liệu để xây dựng hệ thống chẩn đoán bệnh trầm cảm cho học sinh phổ thông
Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng hệ thống dự đoán khả năng nhập học của học sinh vào Trường Cao đẳng Kỹ thuật Công nghệ Bà Rịa – Vũng Tàu
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Sử dụng mô hình phân lớp để dự đoán mật độ giao thông
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ hệ thống thông tin: Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Hệ thống trích xuất tự động thông tin từ ảnh căn cước công dân
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu xử lý các đoạn video để trợ giúp phát triển tư duy học sinh
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Áp dụng mô hình phân lớp vào dự đoán mật độ giao thông
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Xây dựng mô hình dự đoán khách hàng tiềm năng cho các gói cước trong mạng di động
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.