| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:ANALIZA IN PRIMERJAVA PLATFORM ZA PODATKOVNO RUDARJENJE RAPIDMINER IN WEKA
Avtorji:ID Miloševič, Aleksej (Avtor)
ID Podgorelec, Vili (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Karakatič, Sašo (Komentor)
Datoteke:.pdf UN_Milosevic_Aleksej_2016.pdf (2,22 MB)
MD5: 0744BCFA7DA7EDAE61F60817F550DC51
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V pričujočem diplomskem delu sta analizirani in primerjani splošnonamenski platformi za podatkovno rudarjenje RapidMiner in Weka. V uvodnem delu diplomskega dela so razložene osnove strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja ter podrobneje definirane metode dela, ki so uporabljene v praktičnem delu. Primerjava je razdeljena na teoretični in eksperimentalni del. V teoretičnem delu so na podlagi definirane metodologije identificirane pomembne lastnosti orodij in primerjane med seboj, v eksperimentalnem delu pa sta primerjani točnost in F-Mera implementacij algoritmov k-najbližjih sosedov, Naključni gozdovi in Naivni Bayes. S pomočjo statističnih testov je bilo ugotovljeno, da se nobena izvedenka algoritma od drugega statistično pomembno ne razlikuje.
Ključne besede:strojno učenje, klasifikacija, primerjava, RapidMiner, Weka
Kraj izida:[Maribor
Založnik:A. Miloševič
Leto izida:2016
PID:20.500.12556/DKUM-62086 Novo okno
UDK:004.65(043.2)
COBISS.SI-ID:19991062 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:JGSVWTSO
Datum objave v DKUM:16.09.2016
Število ogledov:2174
Število prenosov:271
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:ANALYSIS AND COMPARISON OF DATA MINING PLATFORMS RAPIDMINER AND WEKA
Opis:The following thesis analyses and compares two general-purpose platforms for data mining, RapidMiner and Weka. The introductory part of this diploma thesis describes the basics of machine learning and data mining as well as the specifically defined work methods, which are used in the experimental part. The comparison is divided into the theoretical and the empirical part. In the theoretical part the important characteristics of the tools are identified and compared on the basis of the defined methodology, whereas in the empirical part the accuracy and the F-measure of implementations of the algorithms K Nearest Neighbor, Random Forest and Naive Bayes are compared. Using appropriate statistical tests, it was found that no version of the algorithm significantly differs from another.
Ključne besede:machine learning, classification, comparison, RapidMiner, Weka


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici