| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Comparative analysis of nonlinear models developed using machine learning algorithms
Avtorji:ID Rožman, Maja (Avtor)
ID Kišić, Alen (Avtor)
ID Oreški, Dijana (Avtor)
Datoteke:URL https://wseas.com/journals/isa/2024/a565109-016(2024).pdf
 
.pdf Comparative_Analysis_of_Nonlinear_Models_Developed_using_Machine.pdf (730,52 KB)
MD5: 654FB317F175BE6570CA7962548CAD9D
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:EPF - Ekonomsko-poslovna fakulteta
Opis:Machine learning algorithms are increasingly used in a vast spectrum of domains where statistical approaches were previously used. Algorithms such as artificial neural networks, classification, regression trees, or support vector machines provide various advantages over traditional linear regression or discriminant analysis. Advantages such as flexibility, scalability, and improved accuracy in dealing with diverse data types, nonlinear problems, and dimensionality reduction, compared to traditional statistical methods are empirically demonstrated in many previous research papers. In this paper, two machine learning algorithms are compared with one statistical method on highly nonlinear data. Results indicate a high level of effectiveness for machine learning algorithms when dealing with nonlinearity.
Ključne besede:machine learning, decision tree algorithm, artificial neural network, predictive models, data characteristics, nonlinear data, artificial intelligence
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:18.07.2023
Datum sprejetja članka:16.05.2024
Datum objave:20.06.2024
Založnik:WSEAS
Leto izida:2024
Št. strani:str. 303-307
Številčenje:Vol. 21, [art. no.] 29
PID:20.500.12556/DKUM-92131 Novo okno
UDK:007
COBISS.SI-ID:199795971 Novo okno
DOI:10.37394/23209.2024.21.29 Novo okno
ISSN pri članku:2224-3402
Datum objave v DKUM:02.07.2025
Število ogledov:204
Število prenosov:13
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
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.

Gradivo je del revije

Naslov:WSEAS transactions on information science and applications
Skrajšan naslov:WSEAS trans. inf. sci. appl.
Založnik:WSEAS
ISSN:2224-3402
COBISS.SI-ID:7331603 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:HRZZ - Croatian Science Foundation
Program financ.:Croatian Science Foundation (CSF)
Številka projekta:UIP-2020-02-6312
Naslov:SIMON: Intelligent system for automatic selection of machine learning algorithms in social sciences

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

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