Příprava cvičení pro dolování znalostí z báze dat - klasifikace a predikce

but.committeedoc. Ing. Ivan Rampl, CSc. (předseda) doc. Ing. Martin Medvecký, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Anna Přibilová, Ph.D. (člen) Ing. Ladislav Káňa (člen) doc. Ing. Radim Burget, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jiří Schimmel, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jaroslav Koton, Ph.D. (člen)cs
but.defencecs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBurget, Radimcs
dc.contributor.authorMartiník, Jancs
dc.contributor.refereeMalý, Jancs
dc.date.accessioned2019-05-17T03:25:15Z
dc.date.available2019-05-17T03:25:15Z
dc.date.created2009cs
dc.description.abstractDiplomová práce na téma "Příprava cvičení pro dolování znalostí z báze dat - klasifikace a predikce" pojednává o nejčastěji používaných metodách klasifikace a predikce. Mezi metody klasifikace byly zahrnuty asociační pravidla, Bayesovské klasifikace, genetické algoritmy, metoda nejbližšího souseda, neuronové sítě a rozhodovací stromy. Metody predikce obsahují lineární a nelineární regresi. V práci je podrobně shrnuta problematika rozhodovacích stromů a je zde detailně popsán algoritmus pro tvorbu rozhodovacího stromu včetně jednotlivých vývojových diagramů. Navržený algoritmus pro tvorbu rozhodovacího stromu je testován dvěma testy prostřednictvím dat stažených z internetových stránek. Výsledky jsou vzájemně porovnány a jsou popsány rozdíly mezi oběma implementacemi. Práce je napsaná tak, aby čtenář po jejím přečtení získal představu o jednotlivých metodách a postupech při dolování znalostí z báze dat, jejich výhodách, nevýhodách a problematice, která je s nimi úzce spjatá.cs
dc.description.abstractMy master's thesis on the topic of "Design of exercises for data mining - Classification and prediction" deals with the most frequently used methods classification and prediction. There are association rules, Bayesian classification, genetic algorithms, the nearest method neighbor, neural network and decision trees on the classification. There are linear and non-linear prediction on the prediction. This work also contains a summary of detail the issue of decision trees and a detailed algorithm for creating the decision tree, including development of individual diagrams. The proposed algorithm for creating the decision tree is tested through two tests of data dowloaded from Internet. The results are mutually compared and described differences between the two implementations. The work is written in a way that would provide the reader with a notion of the individual methods and techniques for data mining, their advantages, disadvantages and some of the issues that directly relate to this topic.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationMARTINÍK, J. Příprava cvičení pro dolování znalostí z báze dat - klasifikace a predikce [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2009.cs
dc.identifier.other21834cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/11102
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectDolování znalostícs
dc.subjectMetody dolování znalostícs
dc.subjectKlasifikacecs
dc.subjectPredikcecs
dc.subjectRozhodovací stromcs
dc.subjectData miningen
dc.subjectData mining methodsen
dc.subjectClassificationen
dc.subjectPredictionen
dc.subjectDecision treeen
dc.titlePříprava cvičení pro dolování znalostí z báze dat - klasifikace a predikcecs
dc.title.alternativeDesign of exercises for data mining - Classification and predictionen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2009-06-09cs
dcterms.modified2009-07-07-11:45:29cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid21834en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 23:06:02en
sync.item.modts2021.11.12 22:04:23en
thesis.disciplineTelekomunikační a informační technikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
808.37 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_21834.html
Size:
5.3 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_21834.html
Collections