Razvoj metode za izbiro klasifikatorjaČernezel, Aleš (Avtor) Rozman, Ivan (Mentor) Strojno učenjeklasifikacijaklasifikacijski algoritmipodatkovne zbirkeprimerjava algoritmovzmogljivost klasifikacijenavzkrižna validacijametoda bootstrapučna krivuljaprileganje krivuljaproksimacija krivuljpotenčni zakoneksponentni zakonterminalni kriterijiV doktorski nalogi opišemo razvoj metode za izbiro klasifikatorja. Glavni prispevek omenjene metode je izbor najustreznejših kombinacij: metode za merjenje točnosti, klasifikacijskega algoritma in velikostjo učne množice; v okviru uporabniško definiranih kriterijev. Metoda je splošna in posledično tudi prilagodljiva ter razširljiva. Postopek izvajanja je formalno zapisan v obliki psevdokoda. Za potrebe zagotavljanja teoretične podlage izvedemo tudi več empiričnih raziskav, kjer dobljene rezultate analiziramo s serijo statističnih preizkusov. Izsledki raziskav doprinesejo naslednje prispevke k znanosti. Formalizacija odločitev in kriterijev za izbiro najustreznejše metode za merjenje točnosti. Formalizacija odločitev in kriterijev za izbiro najustreznejšega klasifikacijskega algoritma. Izbor matematičnega modela, ki v splošnem najbolje opiše obliko učnih krivulj. Formalizacija terminalnih kriterijev za določanje najustreznejše velikosti učne množice.[A. Černezel]20162016-07-04 19:59:15Doktorska disertacija60794sl