diplomsko delo
Iva Flisar (Avtor), Vili Podgorelec (Mentor), Sašo Karakatič (Komentor)

Povzetek

Strojno učenje je pojem, tesno povezan s podatkovnim rudarjenjem, saj s pomočjo učnih algoritmov iščemo vzorce v podatkih. V diplomskem delu smo predstavili in opisali različne učne algoritme, ki se uporabljajo v procesu podatkovnega rudarjenja. Naš glavni cilj je bila predstavitev različnih metrik ovrednotenja učnih algoritmov. V ta namen smo v praktičnem delu diplomske naloge z različnimi metrikami ovrednotili učne algoritme. Eksperiment ovrednotenja smo izvedli na različnih podatkovnih množicah, ki smo jih razdelili z dvema različnima tipoma razdelitve – navzkrižno validacijo ter z metodo razdelitve.

Ključne besede

strojno učenje;klasifikacija;učni algoritmi;ovrednotenje algoritmov;metrike ocenjevanja;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: I. Flisar
UDK: 004.8.021:004.6(043.2)
COBISS: 20177942 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1505
Št. prenosov: 235
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Methods for the evaluation of machine learning algorithms
Sekundarni povzetek: Machine learning is a concept closely related to data mining; we are looking for patterns in data, by using learning algorithms. In our thesis, we presented and described various learning algorithms that are used for data mining. Our main objective was to present different evaluation metrics of learning algorithms. We evaluated the learning algorithms in the practical part of the thesis. The experiment of evaluation was performed on different datasets which were divided with two different dividing methods - the cross validation and the holdout method. 
Sekundarne ključne besede: machine learning;classification;learning algorithms;evaluation algorithms;evaluation metrics;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Informatika in tehnologije komuniciranja
Strani: X, 51 f.
ID: 9161492