<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=42095"><dc:title>ORODJA ZA STROJNO UČENJE - KLASIFIKACIJA</dc:title><dc:creator>Zacirkovnik,	Andreja	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Brumen,	Boštjan	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>Strojno učenje</dc:subject><dc:subject>podatkovno rudarjenje</dc:subject><dc:subject>klasifikacija</dc:subject><dc:subject>orodja</dc:subject><dc:subject>Cross-validation.</dc:subject><dc:description>Diplomsko delo vsebuje teoretično osnovo strojnega učenja, podrobnejši opis podatkovnega rudarjenja ter njegove metode, natančneje klasifikacije. V drugem, praktičnem delu smo opisali tri prosto dostopna orodja, ki podpirajo strojno učenje ter metodo klasifikacije. Orodja smo testirali ter izmerili njihovo natančnost klasifikacije s statistično metodo cross-validation oz. prečnim preverjanjem klasifikacijske točnosti. Obravnavana in analizirana orodja, ki podpirajo metode strojnega učenja, so bila Weka, See5 in GATree. Rezultati analize so pokazali, da je od le teh najbolj natančno orodje za izvajanje klasifikacije program Weka.            </dc:description><dc:publisher>[A. Zacirkovnik]</dc:publisher><dc:date>2013</dc:date><dc:date>2013-09-11 15:33:26</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>42095</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>