20.500.12556/DKUM-42095 ORODJA ZA STROJNO UČENJE - KLASIFIKACIJA TOOLS FOR MACHINE LEARNING - CLASSIFICATION 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. Diploma paper contains theoretical basis of machine learning, a more detailed description of the data mining and its methods, specifically classification. In the second, practical part, we describe three tools that are available free and which support the machine learning and classification method. Tools were tested and measured the accuracy of the classification by the statistical method and cross-validation or cross-checking the classification accuracy. Discussed and analyzed tools that support the machine learning methods have been Weka, See5 and GATree. Results of the analysis showed that among these tools, the program Weka is the most accurate for the implementation of the classification. Strojno učenje podatkovno rudarjenje klasifikacija orodja Cross-validation. Machine learning Data mining classification tools cross-validation. true true false [A. Zacirkovnik] Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2013-09-11 15:33:26 2013-09-19 14:59:19 2022-05-06 03:07:32 2021-04-25 03:15:57 2013 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.4'24:004.85(043.2) 17504022 URN:SI:UM:DK:PLH73KIF VS_Zacirkovnik_Andreja_2013.pdf VS_Zacirkovnik_Andreja_2013.pdf 1 4A8AB7936965185FE427C277BBED22D9 186a7be3282008a649c7951d11e27693be087484bcd038e6ba8e27d28b96da69 4f84bd54-7c0a-11eb-bb7a-00155d0001ca https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=58600 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0