Distribuované učení rozhodovacích stromů – Bc. Michal Štefkovič
Bc. Michal Štefkovič
Master's thesis
Distribuované učení rozhodovacích stromů
Distributed learning of decision trees
Abstract:
Diplmova work is about learning from data streams. New algorithm for distributed learning of decision trees has been developed in this work. Based on principles of swarm intelligence, tries to reach heigher accuracy by creating a comittee of classifiers with high diversity. It's accuracy is compared with original algorithm and weighted voting on several data sets.Abstract:
Diplomová práca sa zaoberá učením sa z dátových prúdov. V rámci práce bol vyvinutý algoritmus na distribuované učenie rozhodovacích stromov. Vychádzajúci z princípov swarm intelligence, a snaží o dosiahnutie lepšej presnosti pri učení, skrz vytvorenie množiny klasifikátorov s veľkou diverzitou. Jeho presnosť je porovnaná s pôvodným algoritmom a váženým hlasovaním na niekoľkých dátových sadách.
Language used: Slovak
Date on which the thesis was submitted / produced: 25. 5. 2009
Identifier:
https://is.muni.cz/th/jdylq/
Thesis defence
- Date of defence: 29. 6. 2009
- Supervisor: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
- Reader: RNDr. Jan Blaťák, Ph.D.
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: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsMaster programme / field:
Applied Informatics / Applied Informatics
Theses on a related topic
-
Dobývanie znalostí z e-learningových dát
Mária Briatková -
Dobývání znalostí z odpovědníků
Peter Nosáľ -
Impact of Artificial Intelligence in FinTech: A Qualitative Study
Sooraj Manoj -
Implementation of Sample Selection Estimators into Double Machine Learning Framework
Michaela Kecskésová -
Fiscal multipliers through machine learning
Juraj Szitás -
Detection of Android Malware Using Machine Learning
Matúš Šikyňa -
Machine Learning for Phishing URL Detection
Juraj Smeriga -
Supervised and Unsupervised Machine Learning Methods for System Log Anomaly Detection
Júlia Ščensná