Детальная информация

Название: Разработка программной системы для прогнозирования результатов соревнований по большому теннису с применением методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.03.03_01 «Интеллектуальные информационные системы и обработка данных»
Авторы: Калайда Анна Владимировна
Научный руководитель: Пак Вадим Геннадьевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: логистическая регрессия; случайное дерево; метод опорных векторов; градиентный бустинг; машинное обучение; logistic regression; random forest; svm; gradient boosting; machine learning
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 02.03.03
Группа специальностей ФГОС: 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2322
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19879

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе рассматривается применение методов машинного обучения в задаче прогнозирования результатов соревнований по большому теннису. Проведен обзор различных моделей и существующих разработок по прогнозированию в спорте. Подробно описаны и реализованы алгоритмы: логистическая регрессия, метод опорных векторов, случайный лес, градиентный бустинг. Представлен процесс создания программной реализации, а также обучения моделей. Полученные результаты были протестированы с помощью оценок качества моделей.

This paper considers the application of machine learning methods in the problem of predicting the results of tennis competitions. A review of various models and existing developments in sports forecasting has been carried out. Algorithms are described and implemented in detail: logistic regression, support vector machine, random forest, gradient boosting. The process of creating a software implementation, as well as training models, is presented. The results obtained were tested using model quality assessments.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика