Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Meta-learning
Hovorka, Martin ; Hrabec, Jakub (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Cílem práce je seznámit se a prostudovat metody meta-learningu, naprogramovat algoritmus a porovnat s dalšími metodami strojového učení.
Srovnání správnosti klasifikace pomocí tradičních modelů a meta-modelů
Zapletal, Ondřej ; Klusáček, Jan (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá empirickým porovnáváním tradičních modelů a meta-modelů v úlohách klasifikace. Na 20 datových souborech je statisticky porovnána přesnost 12 modelů programu RapidMiner. V druhé části je popsána vlastnoručně naprogramovaná aplikace v programovacím jazyce C#, která implementuje 6 modelů. Čtyři z nich jsou porovnány s modely ekvivalentními modely programu RapidMiner.
Srovnání správnosti klasifikace pomocí tradičních modelů a meta-modelů
Zapletal, Ondřej ; Klusáček, Jan (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá empirickým porovnáváním tradičních modelů a meta-modelů v úlohách klasifikace. Na 20 datových souborech je statisticky porovnána přesnost 12 modelů programu RapidMiner. V druhé části je popsána vlastnoručně naprogramovaná aplikace v programovacím jazyce C#, která implementuje 6 modelů. Čtyři z nich jsou porovnány s modely ekvivalentními modely programu RapidMiner.
Meta-learning
Hovorka, Martin ; Hrabec, Jakub (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Cílem práce je seznámit se a prostudovat metody meta-learningu, naprogramovat algoritmus a porovnat s dalšími metodami strojového učení.

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