Porovnání výpočetní složitosti vybraných algoritmů pro dolování znalosti z dat – Bc. Tomáš Bílek
Bc. Tomáš Bílek
Diplomová práce
Porovnání výpočetní složitosti vybraných algoritmů pro dolování znalosti z dat
Comparison of selected data mining algorithms and their computational complexity
Anotace:
Diplomová práce se zabývá porovnáním časové a paměťové složitosti vybraných algoritmů pro data mining. Předmětem teoretické části je seznámení s algoritmy strojového učení a podrobný rozbor problematiky složitosti algoritmů. Následuje výběr a zdůvodnění výběru nejběžnějších algoritmů používaných pro data mining. V praktické části se práce věnuje porovnání teoretické složitosti vybraných algoritmů s …víceAbstract:
This thesis is concerned with comparing of time complexity and space complexity of selected data mining algorithms.The objective of the theoretical part is to provide an introduction to machine learning algorithms and a detailed analysis of the algorithm complexity problematics. The following part presents a selection of the most commonly used data mining algorithms and reasons for this selection.The …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 4. 1. 2018
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: doc. Ing. Jan Žižka, CSc.
- Oponent: Ondřej Popelka, Ph.D.
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Mendelova univerzita v Brně, Provozně ekonomická fakultaMendelova univerzita v Brně
Provozně ekonomická fakultaMagisterský studijní program / obor:
Systémové inženýrství a informatika / Ekonomická informatika
Práce na příbuzné téma
-
Image Analysis Using Machine Learning Models
Norbert Komiňák -
Implementation of Sample Selection Estimators into Double Machine Learning Framework
Michaela Kecskésová -
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek -
Exchange rates predictions using machine learning methods
Yaroslav Korobka -
Digital document analysis using machine learning methods
Nicholas Čapek -
Machine learning analysis and cataloging of extragalactic sources
Matej Kosiba -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková -
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Alina Tsykynovska