Title: | Hodnocení spotřebitelských úvěrů pomocí SVM techniky s využitím sw nástroje Mathematica |
Other Titles: | The evaluation of consumer loans using SVM technique using sw Mathematica |
Authors: | Harmady, Jan |
Advisor: | Lukáš, Ladislav |
Referee: | Potměšil, Jaroslav |
Issue Date: | 2015 |
Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
Document type: | diplomová práce |
URI: | http://hdl.handle.net/11025/18148 |
Keywords: | support vector machine;svm;bonita;strojové učení;spotřebitelský uvěr;klasifikace dat;wolfram mathematica |
Keywords in different language: | support vector machine;svm;creditworthiness;machine learning;consumer loans;data classification;wolfram mathematica |
Abstract: | Prezentovaná diplomová práce se zabývá problematikou klasifikace žadatelů o spotřebitelský úvěr podle jejich schopnosti požadovaný úvěr splatit. V teoretické části je nastíněna problematika spotřebitelských úvěrů spolu s důvody pro efektivní měření úvěrového rizika. Dále jsou v práci popsány vybrané metody strojového učení, ze kterých je největší pozornost věnována technice podpůrných vektorů (Support Vector Machine). V praktické části jsou v softwaru Wolfram Mathematica a v programovacím jazyce Java implementovány algoritmy pro zpracování trénovacích dat a sestavení modelu s jeho následnou vizualizací. Pomocí implementovaných algoritmů jsou zpracovány různé tréninkové sady dat. V závěru práce jsou dosažené výsledky zhodnoceny a jsou doporučeny možnosti dalšího pokračování práce. |
Abstract in different language: | The presented Diploma thesis deals with the classification of applicants for consumer loans according their creditworthiness. Theoretical part of presented work is focused on description of consumer loans, credit risk and reason for managing this risk. In the theoretical part, there are also described methods of machine learning with special attention on Support Vector Machine techniques. In the practical part of work, there are implemented algorithms using Wolfram Mathematica and Java programing language for processing training data, model creation and visualization of model, in particular. Implemented algorithms are used to classification of different data training sets. Conclusion contains evaluation of results along with recommendations for future work. |
Rights: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
Appears in Collections: | Diplomové práce / Theses (KEM) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
DP_harmady_2015.pdf | Plný text práce | 1,6 MB | Adobe PDF | View/Open |
vedouci-Harmady vedouci.pdf | Posudek vedoucího práce | 1,26 MB | Adobe PDF | View/Open |
oponent-Harmady oponent.pdf | Posudek oponenta práce | 594,41 kB | Adobe PDF | View/Open |
obhajoba-obhajoba Harmady.pdf | Průběh obhajoby práce | 187,81 kB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/18148
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.