Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Urychlení evolučních algoritmů pomocí rozhodovacích stromů a jejich zobecnění
Klíma, Jan ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Hauzar, David (oponent)
Evoluční algoritmy jsou jednou z nejúspěšnějších metod pro řešení netradičních optimalizačních problémů. Protože evoluční algoritmy používají pouze funkční hodnoty cílové funkce, blíží s k jejímu optimu mnohem pomaleji než optimalizační metody pro hladké funkce. Tato vlastnost evolučních algoritmů je zvláště nevýhodná v kontextu nákladného a časově náročného empirického způsobu získávání hodnot cílové funkce. Evoluční algoritmy však lze podstatně urychlit použitím dostatečně přesného regresního modelu cílové funkce. Cílem práce je výzkum využitelnosti regresních stromů a regresních lesů jako náhradního modelu k urychlení evoluční optimalizace empirických cílových funkcí.
Classification and Regression Trees in R
Nemčíková, Lucia ; Bašta, Milan (vedoucí práce) ; Vilikus, Ondřej (oponent)
Rozhodovací stromy tvoří v dnešní době užitečný doplněk ke klasickým metodám pro řešení klasifikačních a regresních problémů. Hlavním cílem této práce není rozhodnout, který přístup je lepší, ale přinést čtenáři přehled těchto metod a aplikovat je na skutečná data s pomocí statistického jazyka R. Práce se soustřeďuje na základní metodiku rozhodovacích stromů, ale především na aplikaci těchto metod, tak aby poskytla čtenáři co nejširší přehled dostupných nástrojů a znalost aby byl schopen tyto metody reálně používat. Poslední část práce se dotkne pokročilých metod pro vylepšení modelů rozhodovacích stromů, aby byl poskytnut ucelený obraz možností.

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