Трьохфакторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру Data Science та Machine Learning проєктів, які розробляються за допомогою мови програмування Java

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorОрєхов О. С.
dc.contributor.authorФаріонова Т. А.
dc.date.accessioned2024-02-23T11:35:27Z
dc.date.available2024-02-23T11:35:27Z
dc.date.issued2023-10-31
dc.descriptionОрєхов, О. С. Трьохфакторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру Data Science та Machine Learning проєктів, які розробляються за допомогою мови програмування Java = Three-factor nonlinear regression model for estimating the size of Data Science and Machine Learning projects created using the Java programming language / О. С. Орєхов, Т. А. Фаріонова // Матеріали IV всеукр. наук.-практ. Інтернет конф. "Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи". – Миколаїв : НУК, 2023. – С. 45–47.
dc.description.abstractРобота присвячена побудові трьохфакторної нелінійної регресійної моделі для оцінювання кількості рядків коду проєктів Data Science та Machine Learning, що створюються за допомогою мови програмування Java в залежності від метрик кількості класів, кількості видимих методів та загальна кількість видимих полів класів із використанням перетворення Бокса–Кокса.
dc.description.abstract1This work is dedicated to constructing a three-factor nonlinear regression model for estimating the number of lines of code of Data Science and Machine Learning projects created using the Java programming language depending on the metrics of the number of classes, the number of visible methods, and the total number of visible class fields using the Box-Cox transformation.
dc.description.provenanceSubmitted by Фаріонова Тетяна Анатоліївна (tetyana.farionova@nuos.edu.ua) on 2024-02-22T21:27:19Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 ІTMAS-2023 Фаріон_Орєхов.pdf: 849765 bytes, checksum: 7bb4d0299cb4a2942dd75d3259af6d56 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2024-02-23T11:29:01Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2024-02-23T11:34:27Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2024-02-23T11:35:27Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-02-23T11:35:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oriekhov: 849765 bytes, checksum: 7bb4d0299cb4a2942dd75d3259af6d56 (MD5) Previous issue date: 2023-10-31en
dc.identifier.citationhttps://itconf.nuos.edu.ua/2023/proceedings
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/7918
dc.language.isouk
dc.publisherМиколаїв: НУК імені адмірала Макарова
dc.relation.ispartofseriesУДК; 004.412
dc.subjectнелінійна регресійна модель
dc.subjectнормалізуюче перетворення
dc.subjectData Science
dc.subjectJava
dc.subjectоцінювання розміру програмних проєктів
dc.subjectnonlinear regression model
dc.subjectnormalizing transformation
dc.subjectdata science
dc.subjectsoftware development cost estimation
dc.titleТрьохфакторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру Data Science та Machine Learning проєктів, які розробляються за допомогою мови програмування Java
dc.title.alternativeThree-factor nonlinear regression model for estimating the size of Data Science and Machine Learning projects created using the Java programming language
dc.typeTheses

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Oriekhov
Розмір:
829.85 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференцій (ПЗАС)