Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Estimating performance of classifiers from dataset properties
Todt, Michal ; Polák, Petr (vedoucí práce) ; Baruník, Jozef (oponent)
Následující diplomová práce zkoumá vliv charakteristik dat z hlediska jejich rozdělení na výkonost klasifikačních metod. Použiváme metodu Gassovských kopulí a simulaci 1000 umělých datasetů. Trénujeme klasifikační metody GLM, GBM, DRF, XRT pomocí platformy pro strojové učení H2O.ai, přistupujeme k ní však pomocí R. Na těchto datasetech testujeme výkonost jenotlivých klasi- fikačních metod a prezentujeme vypozorované souvislosti. Dále používame reálný dataset o Australských půjčkách a předpovídame, která by méla být ta nejvýkonější. Predikovaná výkonost jednotlivých metod je počítána pomocí penalizování za rozdílnost Australského datasetu od datasetů, kde každá z metod fungovala komparativně lépe. Tento způsob předpovedi se ukázal jako nefungující. 1
Variation of Relationship between Individual and Parental Education across OECD Countries
Todt, Michal ; Chytilová, Julie (vedoucí práce) ; Želinský, Tomáš (oponent)
Následující práce zkoumá vztah bohatství na mezigenerační mobilitu vzdělání. Analýza je provedena pro 30 zemí OECD. Pozitivní a signifikantní vztah vzdělání rodičů na vzdělání jejich potomků je ukázán pomocí lineární regrese. Dále zkoumáme funkční formu mezních efektů rodičovského vzdělání, jakožto funkci bohatství. Získaná data nevykazují schopnost podpořit hypotézu mezních efektů, jakožto kvadratické funkce, konkávní na intervalu určeném možnými hodnotami bohatství. Navíc je pravděpodobné, že získané mezní efekty rodičovského vzdělání jsou kvůli problémům s endogenitou nesprávné a liší se od populačních hodnot.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.