|
|
Příprava cvičení pro dolování znalostí z báze dat - klasifikace a predikce
Martiník, Jan ; Malý, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Diplomová práce na téma "Příprava cvičení pro dolování znalostí z báze dat - klasifikace a predikce" pojednává o nejčastěji používaných metodách klasifikace a predikce. Mezi metody klasifikace byly zahrnuty asociační pravidla, Bayesovské klasifikace, genetické algoritmy, metoda nejbližšího souseda, neuronové sítě a rozhodovací stromy. Metody predikce obsahují lineární a nelineární regresi. V práci je podrobně shrnuta problematika rozhodovacích stromů a je zde detailně popsán algoritmus pro tvorbu rozhodovacího stromu včetně jednotlivých vývojových diagramů. Navržený algoritmus pro tvorbu rozhodovacího stromu je testován dvěma testy prostřednictvím dat stažených z internetových stránek. Výsledky jsou vzájemně porovnány a jsou popsány rozdíly mezi oběma implementacemi. Práce je napsaná tak, aby čtenář po jejím přečtení získal představu o jednotlivých metodách a postupech při dolování znalostí z báze dat, jejich výhodách, nevýhodách a problematice, která je s nimi úzce spjatá.
|
|
|
Příprava cvičení pro dolování znalostí z báze dat - klasifikace a predikce
Martiník, Jan ; Malý, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Diplomová práce na téma "Příprava cvičení pro dolování znalostí z báze dat - klasifikace a predikce" pojednává o nejčastěji používaných metodách klasifikace a predikce. Mezi metody klasifikace byly zahrnuty asociační pravidla, Bayesovské klasifikace, genetické algoritmy, metoda nejbližšího souseda, neuronové sítě a rozhodovací stromy. Metody predikce obsahují lineární a nelineární regresi. V práci je podrobně shrnuta problematika rozhodovacích stromů a je zde detailně popsán algoritmus pro tvorbu rozhodovacího stromu včetně jednotlivých vývojových diagramů. Navržený algoritmus pro tvorbu rozhodovacího stromu je testován dvěma testy prostřednictvím dat stažených z internetových stránek. Výsledky jsou vzájemně porovnány a jsou popsány rozdíly mezi oběma implementacemi. Práce je napsaná tak, aby čtenář po jejím přečtení získal představu o jednotlivých metodách a postupech při dolování znalostí z báze dat, jejich výhodách, nevýhodách a problematice, která je s nimi úzce spjatá.
|
host ::
RSS.