1. Napovedovanje padavin z atributnim strojnim učenjemMarko Žerjal, 2009, diplomsko delo Ključne besede: atributno strojno učenje, združevanje podatkov, napovedovanje padavin, delitev na regije, računalništvo, univerzitetni študij, diplomske naloge Celotno besedilo (datoteka, 1,08 MB) |
2. Metode zbiranja podatkov za potrebe napovedovanja prometne obremenitveŽiga Koželj, 2007, diplomsko delo Ključne besede: gradbeništvo, diplomska dela, VSŠ, metode zbiranja podatkov, napovedovanje prometne obremenitve, ankete, štetje prometa, promet Celotno besedilo (datoteka, 717,42 KB) |
|
4. Napovedovanje strukturiranih vrednosti z metodo najbližjih sosedovMitja Pugelj, 2010, diplomsko delo Ključne besede: podatkovno rudarjenje, napovedovanje strukturiranih podatkov, metoda najbližjega soseda, vp drevo, Clus, računalništvo, univerzitetni študij, diplomske naloge Celotno besedilo (datoteka, 1,64 MB) |
5. Napovedovanje čustvene naravnanosti avtorjev v spletnih komentarjihUrška Kosec, 2014, diplomsko delo Ključne besede: napovedovanje čustvene naravnanosti, rudarjenje mnenj, odkrivanje znanj iz podatkov, strojno učenje, n-terka, klasifikacijske metode, logloss, ocena točnosti, logistična regresija, metoda podpornih vektorjev, metoda k najbližjih sosedov, metoda naključnih gozdov, skladanje, računalništvo, univerzitetni študij, diplomske naloge Celotno besedilo (datoteka, 789,86 KB) |
6. Napovedovanje lastništva podjetij na osnovi analize omrežij družbenikovIgor Jončevski, 2013, diplomsko delo Ključne besede: napovedni model, omrežje, graf, pomembnost vozlišč, statistika, podatkovno rudarjenje, obdelava podatkov, napovedovanje podatkov, računalništvo, računalništvo in informatika, univerzitetni študij, diplomske naloge Celotno besedilo (datoteka, 2,64 MB) |
|
|
|
10. Učna analitika kombiniranega učenja v visokem šolstvuDamijana Keržič, 2022, doktorska disertacija Ključne besede: kombinirano učenje, učna analitika, dnevniške datoteke, učni pristop, rudarjenje izobraževalnih podatkov, napovedovanje študentove uspešnosti, konceptualni model študentove uspešnosti, modeliranje strukturnih enačb Celotno besedilo (datoteka, 7,24 MB) |