|
|
Algoritmy vyhledávání v jazyce C
Nejezchleb, Ivan ; Lukáš, Roman (oponent) ; Honzík, Jan M. (vedoucí práce)
Vyhledávání ve všech možných formách je v dnešní době hojně používanou operací nejen v oblasti informačních technologií. Proto je pochopení a ovládnutí základních vyhledávacích algoritmů nezbytné pro každého, kdo se chce vyvíjet služby obsahujících i mechanismus vyhledávání. Ve své práci se zabývám vyhledáváním především z pohledu programátora jazyka C. Představím zde ty nejzákladnější vyhledávací algoritmy a aplikace demonstrující jejich činnost. Cílem celé práce je vytvořit učební pomůcky pro snazší pochopení problematiky vyhledávání.
|
|
|
Algoritmy vyhledávání v jazyce C
Nejezchleb, Ivan ; Lukáš, Roman (oponent) ; Honzík, Jan M. (vedoucí práce)
Vyhledávání ve všech možných formách je v dnešní době hojně používanou operací nejen v oblasti informačních technologií. Proto je pochopení a ovládnutí základních vyhledávacích algoritmů nezbytné pro každého, kdo se chce vyvíjet služby obsahujících i mechanismus vyhledávání. Ve své práci se zabývám vyhledáváním především z pohledu programátora jazyka C. Představím zde ty nejzákladnější vyhledávací algoritmy a aplikace demonstrující jejich činnost. Cílem celé práce je vytvořit učební pomůcky pro snazší pochopení problematiky vyhledávání.
|
|
|
Sequential Retreating Search Methods in Feature Selection
Somol, Petr ; Pudil, Pavel
Inspired by Floating Search, our new pair of methods, the Sequential Forward Retreating Search (SFRS) and Sequential Backward Retreating Search (SBRS) is exceptionally suitable for Wrapper based feature selection. (Conversely, it cannot be used with monotonic criteria.) Unlike most of other known sub-optimal search methods, both the SFRS and SBRS are parameter-free deterministic sequential procedures that incorporate in the optimization process both the search for the best subset and the determination of the best subset size. The subset yielded by either of the two new methods is to be expected closer to optimum than the best of all subsets yielded in one run of the Floating Search. Retreating Search time complexity is to be expected slightly worse but in the same order of magnitude as that of the Floating Search. In addition to introducing the new methods we provide a testing framework to evaluate them with respect to other existing tools.
|
|
|
Vyhodnocení stability jednotlivých metod i skupin metod výběru příznaků, který optimalizují kardinalitu podmnožiny příznaků
Somol, Petr ; Novovičová, Jana
Stabilita (robustnost) metod výběru příznaků je jedno z aktuálních témat diskutovaných v současné době, neboť má vliv na spolehlivost systémů strojového učení. Byly navrženy nové míry stability procesu výběru příznaků, které vyhodnocují celkový výskyt jednotlivých příznaků ve vybraných podmnožinách příznaků ne nutně stejné kardinality. Podrobně jsou studovány vlastnosti uvažovaných měr a na mnoha příkladech demonstrováno, jaké informace je možné získat o procesu výběru příznaků. V práci je také uvažován alternativní přístup k vyhodnocování výběru příznaků pomocí měr, které umožňují porovnat podobnost dvou procesů výběru příznaků
|
host ::
RSS.