|
|
Demonstrační aplikace lineární logistické regrese
Bak, Adam ; Kesiraju, Santosh (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá lineárnou logistickou regresiou, modelom pre strojové učenie. Cieľom tejto práce je podrobne preskúmať a zanalyzovať ako tento klasifikačný model funguje, aby bolo možné vyvinúť učebnú pomôcku vo forme demonštračnej aplikácie. Všetky matematické rovnice, logistická sigmoida, chybová funkcia vzájomnej entropie, metóda najväčšieho spádu sú odvodené a podrobne vysvetlené. Táto práca tiež prináša náhľad do tvaru grafu chybovej funkcie vzájomnej entropie v prípade lineárnej logistickej regresie.
|
|
|
Models of binary time series
Kunayová, Monika ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Cipra, Tomáš (oponent)
Táto práca sa venuje časových radom binárnych premenných, ktoré sa vyskytujú v mnohých spoločenských sférach. Indikátor môže značiť prekročenie určitej hodnoty alebo výskyt nejakého javu. V práci sa zaoberáme logistickým rozdelením a jeho vlastnosťami, parciálnou vierohodnostnou funkciou, ktorá umožňuje pracovať so závislými dátami, a odvodíme užitočné vzťahy pre praktickú aplikáciu, ktorá pozostáva zo simulácie časového radu a z analýzy reálnych dát pomocou voľne šíriteľného softvéru R.
|
|
|
Demonstrační aplikace lineární logistické regrese
Bak, Adam ; Kesiraju, Santosh (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá lineárnou logistickou regresiou, modelom pre strojové učenie. Cieľom tejto práce je podrobne preskúmať a zanalyzovať ako tento klasifikačný model funguje, aby bolo možné vyvinúť učebnú pomôcku vo forme demonštračnej aplikácie. Všetky matematické rovnice, logistická sigmoida, chybová funkcia vzájomnej entropie, metóda najväčšieho spádu sú odvodené a podrobne vysvetlené. Táto práca tiež prináša náhľad do tvaru grafu chybovej funkcie vzájomnej entropie v prípade lineárnej logistickej regresie.
|
host ::
RSS.