delo diplomskega seminarja
Povzetek
V delu diplomskega seminarja definiramo linearne modele več spremenljivk v splošnem. Nato predstavimo model po metodi najmanjših kvadratov, kjer si ogledamo glavne značnilnosti modela in izpostavimo glavne pomankljivosti za različne tipe podatkov. Nadaljujemo s predstavitvijo sorodnega modela regresije glavnih komponent, kjer predstavimo glavne ideje metode glavnih komponent. Ko smo seznanjeni z delovanjem te metode, podoben princip uporabimo na metodi delnih najmanjših kvadratov. Teorijo modela podkrepimo s primeri delovanja metode v napovedovanju vrednosti spremenljivk. Nato se dotaknemo še problema klasifikacije in nelinearnih modelov, kjer delovanje prikažemo z enostavnima zgledoma.
Ključne besede
matematika;delni najmanjši kvadrati;NIPALS;regresija;klasifikacija;redukcija dimenzij;
Podatki
Jezik: |
Slovenski jezik |
Leto izida: |
2019 |
Tipologija: |
2.11 - Diplomsko delo |
Organizacija: |
UL FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko |
Založnik: |
[Ž. Trojer] |
UDK: |
519.2 |
COBISS: |
18741081
|
Št. ogledov: |
2123 |
Št. prenosov: |
399 |
Ocena: |
0 (0 glasov) |
Metapodatki: |
|
Ostali podatki
Sekundarni jezik: |
Angleški jezik |
Sekundarni naslov: |
Data Analysis Using the Partial Least Squares Method (PLS method) |
Sekundarni povzetek: |
In the seminar, we define linear models of several variables in general. Then we introduce the model using the least squares method, where we look at the main features of the model and highlight the main disadvantages for different types of data. We continue to introduce a related model of principal component regression, where we present the main ideas of the principal component method. After we are familiar with how this method works, we apply a similar principle to the method of partial least squares. The theory of the model is supported by examples of how the method works in prediction. Finally we look also at the problem of classification and nonlinear models, where we show the operation on some simple examples. |
Sekundarne ključne besede: |
mathematics;partial least squares;regression;classification;dimensionality reduction; |
Vrsta dela (COBISS): |
Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga |
Študijski program: |
0 |
Konec prepovedi (OpenAIRE): |
1970-01-01 |
Komentar na gradivo: |
Univ. v Ljubljani, Fak. za matematiko in fiziko, Oddelek za matematiko, Finančna matematika - 1. stopnja |
Strani: |
27 str. |
ID: |
11221906 |