|
|
Inteligentní emailová schránka
Pohlídal, Antonín ; Drozd, Michal (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím klasifikace textu při třídění příchozí pošty. Nejdříve je popsána problematika získávání znalostí z databází a je detailně rozebrána klasifikace textu s popisem vybraných metod. Dále je uveden princip emailové komunikace a jsou popsány protokoly SMTP, POP3 a IMAP. Následuje návrh implementace systému, který klasifikuje příchozí poštu a rozbor použitých technologií, tedy Apache James Server, PostgreSQL a RapidMiner. Na závěr je uvedena implementace všech jednotlivých částí výsledného systému a jsou provedeny experimenty s testovací sadou emailů Enron Dataset.
|
|
|
Modern regression methods in data mining
Kopal, Vojtěch ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Tato práce porovnává nelineární regresní metody na umělých datech vytvořených po- mocí standardních testovacích funkcí pro spojité black-box optimalizace. Pro toto srovnání jsme vybrali následující regresní metody: sítě s bázemi tvořenými radiálními funkcemi, Gaussovské procesy, regresi založenou na opěrných vektorech a náhodné lesy. Metody jsou porovnány v kontextu problémů black-box optimalizace, kde se právě tyto metody používají jako náhradní modely. Metody jsou vyhodnoceny na základě střední kvadratické chyby a na základě Kendallova koeficientu mezi pořadím funkčních hodnot podle modelu a podle funkce, která byla použita k vygenerování dat. 1
|
|
|
Modern regression methods in data mining
Kopal, Vojtěch ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Tato práce porovnává nelineární regresní metody na umělých datech vytvořených po- mocí standardních testovacích funkcí pro spojité black-box optimalizace. Pro toto srovnání jsme vybrali následující regresní metody: sítě s bázemi tvořenými radiálními funkcemi, Gaussovské procesy, regresi založenou na opěrných vektorech a náhodné lesy. Metody jsou porovnány v kontextu problémů black-box optimalizace, kde se právě tyto metody používají jako náhradní modely. Metody jsou vyhodnoceny na základě střední kvadratické chyby a na základě Kendallova koeficientu mezi pořadím funkčních hodnot podle modelu a podle funkce, která byla použita k vygenerování dat. 1
|
|
|
Inteligentní emailová schránka
Pohlídal, Antonín ; Drozd, Michal (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím klasifikace textu při třídění příchozí pošty. Nejdříve je popsána problematika získávání znalostí z databází a je detailně rozebrána klasifikace textu s popisem vybraných metod. Dále je uveden princip emailové komunikace a jsou popsány protokoly SMTP, POP3 a IMAP. Následuje návrh implementace systému, který klasifikuje příchozí poštu a rozbor použitých technologií, tedy Apache James Server, PostgreSQL a RapidMiner. Na závěr je uvedena implementace všech jednotlivých částí výsledného systému a jsou provedeny experimenty s testovací sadou emailů Enron Dataset.
|
host ::
RSS.