|
|
Dolování z dat v jazyce Python
Šenovský, Jakub ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo seznámení se s jednotlivými fázemi získávání znalostí z dat, s podporou programovacích jazyků Python a R v oblasti dolování dat a demonstrace jejich použití na dvou případových studiích. Následným krokem bylo porovnání těchto jazyků z hlediska dolování dat. Je zde popsaná fáze předzpracování dat a dolovací algoritmy pro klasifikaci, predikci a shlukování. Představeny zde byly významné knihovny pro jazyky Python a R. V první případové studii byla demonstrována práce s časovými řadami pomocí ARIMA modelu a neuronových sítí s ověřením přesnosti pomocí střední kvadratické chyby. V druhé případové studii byla popsaná klasifikace výsledků fotbalových zápasů pomocí k - nejbližších sousedů, Bayesova klasifikátoru, náhodného lesu a logické regrese. Přesnost klasifikace byla zobrazena pomocí skóre přesnosti a konfúzní matice. Práci uzavírá zhodnocení výsledků a návrhy pro budoucí vylepšení jednotlivých modelů.
|
|
|
Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu
Karásek, Michal ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním Parkynsonovy choroby z řečového signálu. V první části poukazuje na základy řečových signálů a řečových signálů u pacientů postižených Parkinsonovou chorobou. Dále popisuje problematiku zpracování řečových signálů, základní příznaky používané k diagnóze Parkinsonovy choroby (např. VAI, VSA, FCR, VOT atd.) a redukci těchto příznaků. Další část je zaměřena na blokové schéma programu pro diagnózu Parkinsonovy choroby. Hlavním cílem této práce je porovnání dvou metod výběru příznaků (mRMR a SFFS). Pro klasifikaci byly vybrány dvě rozdílné metody. První metodou je klasifikace kNN a druhou metodou klasifikace jsou Gaussovy smýšené modely (GMM).
|
|
|
Dolování z dat v jazyce Python
Šenovský, Jakub ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo seznámení se s jednotlivými fázemi získávání znalostí z dat, s podporou programovacích jazyků Python a R v oblasti dolování dat a demonstrace jejich použití na dvou případových studiích. Následným krokem bylo porovnání těchto jazyků z hlediska dolování dat. Je zde popsaná fáze předzpracování dat a dolovací algoritmy pro klasifikaci, predikci a shlukování. Představeny zde byly významné knihovny pro jazyky Python a R. V první případové studii byla demonstrována práce s časovými řadami pomocí ARIMA modelu a neuronových sítí s ověřením přesnosti pomocí střední kvadratické chyby. V druhé případové studii byla popsaná klasifikace výsledků fotbalových zápasů pomocí k - nejbližších sousedů, Bayesova klasifikátoru, náhodného lesu a logické regrese. Přesnost klasifikace byla zobrazena pomocí skóre přesnosti a konfúzní matice. Práci uzavírá zhodnocení výsledků a návrhy pro budoucí vylepšení jednotlivých modelů.
|
|
|
Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu
Karásek, Michal ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním Parkynsonovy choroby z řečového signálu. V první části poukazuje na základy řečových signálů a řečových signálů u pacientů postižených Parkinsonovou chorobou. Dále popisuje problematiku zpracování řečových signálů, základní příznaky používané k diagnóze Parkinsonovy choroby (např. VAI, VSA, FCR, VOT atd.) a redukci těchto příznaků. Další část je zaměřena na blokové schéma programu pro diagnózu Parkinsonovy choroby. Hlavním cílem této práce je porovnání dvou metod výběru příznaků (mRMR a SFFS). Pro klasifikaci byly vybrány dvě rozdílné metody. První metodou je klasifikace kNN a druhou metodou klasifikace jsou Gaussovy smýšené modely (GMM).
|
host ::
RSS.