| Naslov: | ORODJA ZA STROJNO UČENJE - KLASIFIKACIJA |
|---|
| Avtorji: | ID Zacirkovnik, Andreja (Avtor)
ID Brumen, Boštjan (Mentor) Več o mentorju...  |
|---|
| Datoteke: |  VS_Zacirkovnik_Andreja_2013.pdf (2,58 MB)
MD5: 4A8AB7936965185FE427C277BBED22D9
|
|---|
| Jezik: | Slovenski jezik |
|---|
| Vrsta gradiva: | Diplomsko delo/naloga |
|---|
| Tipologija: | 2.11 - Diplomsko delo |
|---|
| Organizacija: | FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
|
|---|
| Opis: | 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. |
|---|
| Ključne besede: | Strojno učenje, podatkovno rudarjenje, klasifikacija, orodja, Cross-validation. |
|---|
| Kraj izida: | Maribor |
|---|
| Založnik: | [A. Zacirkovnik] |
|---|
| Leto izida: | 2013 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-42095 |
|---|
| UDK: | 004.4'24:004.85(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 17504022 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:PLH73KIF |
|---|
| Datum objave v DKUM: | 19.09.2013 |
|---|
| Število ogledov: | 4790 |
|---|
| Število prenosov: | 923 |
|---|
| Metapodatki: |    |
|---|
| Področja: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Kopiraj citat |
|---|
| | | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
|---|
| Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
|---|
| Objavi na: |  |
|---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |
