Selekce příznaků pomocí nekorelovaných charakteristik

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Bohumil Horák, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Pavel Václavek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Soňa Šedivá, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Macho, Ph.D. (člen) doc. Ing. Václav Jirsík, CSc. (člen) Ing. Petr Honzík, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent obhájil bakalářskou práci.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorHonzík, Petrcs
dc.contributor.authorVaculík, Karelcs
dc.contributor.refereeKlusáček, Jancs
dc.date.created2013cs
dc.description.abstractKe zpracování nadměrného množství dat v digitální podobě je zapotřebí použít prostředků výpočetní techniky. V některých případech je možné použít statistické metody nebo strojové učení. V obou případech mohou být data reprezentována velkým počtem příznaků. Pro efektivní zpracování může hrát důležitou roli výběr pouze určité množiny příznaků, které jsou relevantní. Tato práce zkoumá podskupinu metod pro výběr příznaků, tzv. filter metody. Tyto metody jsou mezi sebou porovnány a na základě výsledků je navržena nová metoda, která je kombinací metod původních.cs
dc.description.abstractIn order to process large amount of data, it is necessary to use computers. It is possible to use statistical methods or machine learning in some cases. In either case, data can be represented with large number of features. Selection of suitable subset of features can be crucial for efficient processing. This thesis explores a subgroup of feature selection methods which are called filter methods. Comparison of such methods is carried out and the results are used in the design of a new method. This new method uses a combination of existing methods.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationVACULÍK, K. Selekce příznaků pomocí nekorelovaných charakteristik [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.cs
dc.identifier.other66063cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/24928
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.subjectstrojové učenícs
dc.subjectselekce příznakůcs
dc.subjectfilter metodycs
dc.subjectvyhodnocenícs
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectfeature selectionen
dc.subjectfilter methodsen
dc.subjectevaluationen
dc.titleSelekce příznaků pomocí nekorelovaných charakteristikcs
dc.title.alternativeFeature Selection Based on Combination of Uncorrelated Evaluation Functionsen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2013-06-18cs
dcterms.modified2013-06-21-09:53:29cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid66063en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.16 13:24:32en
sync.item.modts2025.01.15 15:13:03en
thesis.disciplineAutomatizační a měřicí technikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav automatizace a měřicí technikycs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.4 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
1.5 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_66063.html
Size:
5.8 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_66063.html
Download
Collections
2013