Geometrické základy vybraných dataminingových metod – Eliška Rejmanová
Eliška Rejmanová
Bakalářská práce
Geometrické základy vybraných dataminingových metod
Geometric principles of selected datamining methods
Anotace:
Tato práce se zabývá popisem geometrických základů vybraných dataminingových metod. Pro tuto práci byly vybrány tyto metody: nejbližší sousedi, K-nejbližších sousedů, support vector machines a logistická regrese. První část práce je zaměřená na vysvětlení principu všech čtyř klasifikačních metod a také je zde popsána jejich implementace v jazyce R.V druhé části práce jsou pak popsané metody aplikovány …víceKeywords
data mining
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 27. 4. 2015
Identifikátor:
http://evskp.uhk.cz/eB7299
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 2. 6. 2015
- Vedoucí: Mgr. Jiří Haviger, Ph.D.
- Oponent: Ing. Karel Mls, Ph.D.
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Hradec KrálovéUniverzita Hradec Králové
Fakulta informatiky a managementuBakalářský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika
Práce na příbuzné téma
-
Porovnání přístupů Montessori metody s postupy strukturovaného učení u dětí předškolního věku s Aspergerovým syndromem
Eliška PROCHÁZKOVÁ -
Využití metody strukturovaného učení ve vzdělávání žáků s poruchami autistického spektra
Vladimíra Horáková -
Metody hlubokého učení, rozpoznávání obrazu s použitím nástroje Google Colaboratory
Daniel Charvát -
Strojové učení s využitím metody transfer learning
Jan Štol -
Metody hlubokeho učení pro rozpoznávání dialogových aktů s využitím vizuální informace
Jiří MARTÍNEK -
Metody strojového učení hlubokých neuronových sítí s omezenými datasety
Filip Németh -
Analytika učení a data mining ve vzdělávání v kontextu systémů pro řízení výuky
Libor Juhaňák -
Data mining a možnosti nekomerčního softwaru
Andrea Kubcová
Název
Vložil
Vloženo
Práva