Geometrické základy vybraných dataminingových metod – Eliška Rejmanová
Eliška Rejmanová
Bachelor's thesis
Geometrické základy vybraných dataminingových metod
Geometric principles of selected datamining methods
Abstract:
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 …moreKeywords
data mining
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 27. 4. 2015
Identifier:
http://evskp.uhk.cz/eB7299
Thesis defence
- Date of defence: 2. 6. 2015
- Supervisor: Mgr. Jiří Haviger, Ph.D.
- Reader: Ing. Karel Mls, Ph.D.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
REJMANOVÁ, Eliška. \textit{Geometrické základy vybraných dataminingových metod}. Online. Bachelor's thesis. Hradec Králové: University of Hradec Králové, Faculty of Informatics and Management. 2015. Available from: https://theses.cz/id/delktf/.
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: Univerzita Hradec KrálovéUniversity of Hradec Králové
Faculty of Informatics and ManagementBachelor programme / field:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika
Theses on a related topic
-
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
Name
Posted by
Uploaded/Created
Rights