Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"typy kopulí"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
A study of applying copulas in data mining
 Ščavnický, Martin ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Hauzar, David (oponent)
Název práce: Dobývání znalostí z dat pomocí kopulí Autor: Martin Ščavnický Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Ing. Martin Holeňa CSc., Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Abstrakt: Kopule jsou funkce, které popisují vztah mezi sdruženým roz- dělením náhodného vektoru a jeho marginály. Kopule umožňují modelo- vat vícerozměrná rozdělení a jsou hojně využívány ve finančnictví a zk- oumány v dobývání znalostí. V praxi existuje mnoho různých rodin kopulí, ale žádný standardní spůsob, jak vybrat tu správnou. V naší práci se zabýváme porovnáním vhodnosti různych rodin kopulí k dobývaní znalostí. Prokládáme klasifikační data pomoci osmi rodin kopulí a porovnáváme je pomocí tří metrik kvality proložení. Také používáme klasifikační algorit- mus založený na kopulích a porovnáváme jeho přesnost pro různé rodiny kopulí. Výsledky naznačují, že eliptické kopule popisují naše data nejlépe, ale v přesnosti klasifikace jsou s nimi porovnatelné hierarchické Archime- dovské kopule. V práci také navrhujeme a testujeme modifikovanou metodu pro modelování dat pomocí hierarchických Archimedovských kopulí, která je schopna lépe popsat některá data...
Úplný záznam
A study of applying copulas in data mining
 Ščavnický, Martin ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Hauzar, David (oponent)
Název práce: Dobývání znalostí z dat pomocí kopulí Autor: Martin Ščavnický Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Ing. Martin Holeňa CSc., Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Abstrakt: Kopule jsou funkce, které popisují vztah mezi sdruženým roz- dělením náhodného vektoru a jeho marginály. Kopule umožňují modelo- vat vícerozměrná rozdělení a jsou hojně využívány ve finančnictví a zk- oumány v dobývání znalostí. V praxi existuje mnoho různých rodin kopulí, ale žádný standardní spůsob, jak vybrat tu správnou. V naší práci se zabýváme porovnáním vhodnosti různych rodin kopulí k dobývaní znalostí. Prokládáme klasifikační data pomoci osmi rodin kopulí a porovnáváme je pomocí tří metrik kvality proložení. Také používáme klasifikační algorit- mus založený na kopulích a porovnáváme jeho přesnost pro různé rodiny kopulí. Výsledky naznačují, že eliptické kopule popisují naše data nejlépe, ale v přesnosti klasifikace jsou s nimi porovnatelné hierarchické Archime- dovské kopule. V práci také navrhujeme a testujeme modifikovanou metodu pro modelování dat pomocí hierarchických Archimedovských kopulí, která je schopna lépe popsat některá data...
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English