Převod vybraných algoritmů data-mining z jazyka Java do binární (.exe) formy – Bc. Jakub Šrom
Bc. Jakub Šrom
Master's thesis
Převod vybraných algoritmů data-mining z jazyka Java do binární (.exe) formy
Transfer of selected algorithms for data-mining from Java into binary executable (.exe) form
Abstract:
Existují úspěšné systémy pro data-mining (např. WEKA, RapidMiner, aj.) obsahující v současnosti desítky implementovaných algoritmů v jazyce Java, což umožňuje jejich použití pod různými operačními systémy. Nevýhodou interpretovaného zdrojového kódu je zpomalení výpočtu a limitované využití paměti. Diplomová práce je zaměřena na převod několika vybraných implementací algoritmů z Java do binární formy …moreAbstract:
There are many successful systems for data-mining (eg. WEKA, RapidMiner, etc.), which currently hold many algorithms implemented in Java, which allows their use under different operating systems. The disadvantage of the interpreted source code is a slowdown in the calculation and limited memory usage. The thesis is focused on the transfer of several selected implementations of algorithms in Java binaries
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 18. 5. 2015
Thesis defence
- Supervisor: doc. Ing. Jan Žižka, CSc.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
ŠROM, Jakub. \textit{Převod vybraných algoritmů data-mining z jazyka Java do binární (.exe) formy}. Online. Master's thesis. Brno: Mendelova univerzita v Brně, Faculty of Business and Economics. 2015. Available from: https://theses.cz/id/1o7q4x/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Mendelova univerzita v Brně, Provozně ekonomická fakultaMendel University in Brno
Faculty of Business and EconomicsMaster programme / field:
System engineering and informatics / Economic informatics
Theses on a related topic
-
Symbolické metody strojového učení a rozhodovací stromy
Vojtěch Habrnal -
Machine learning and other robust approaches at the service of survival analysis: Alternatives to selected methods in statistical inference and prediction
Lubomír Štěpánek -
Aplikace Machine learningu pro získávání dat z dokumentů
Adéla Šolarová -
Machine Learning in Prediction of Asset Price Bubble Bursts
Martin Hvězda -
Application of Machine Learning Models within Credit Risk Modelling
Petr Nguyen -
Strojové učení s využitím metody transfer learning
Jan Štol -
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek -
Asset allocation with reinforcement learning
Lukáš Galeta
Name
Posted by
Uploaded/Created
Rights