|
2. Odkrivanje podskupin z uporabo algoritmov za učenje pravilBranko Kavšek, 2004, doctoral dissertation Keywords: strojno učenje, podatkovno rudarjenje, odkrivanje podskupin, učenje pravil, ROC analiza, evalvacijske mere, utežna relativna klasifikacijska točnost, računalništvo, disertacije Full text (outside link) |
|
|
|
6. Uporaba globokih konvolucijskih nevronskih mrež na jezikovnih problemihŽiga Pušnik, 2015, bachelor thesis/paper Keywords: strojno učenje, obdelava naravnega jezika, nevronska mreža, nevron, konvolucija, konvolucijska nevronska mreža, klasifikacija, klasifikacijski model, klasifikator, klasifikacijska točnost, jezik, besedilo, vejica, lema, krn, moment, gradientni spust, vzratno širjenje napake, jezikovni korpus, atribut Full text (outside link) |
7. Uporaba globokih konvolucijskih nevronskih mrež na jezikovnih problemihŽiga Pušnik, 2015, bachelor thesis/paper Keywords: strojno učenje, obdelava naravnega jezika, nevronska mreža, nevron, konvolucija, konvolucijska nevronska mreža, klasifikacija, klasifikacijski model, klasifikator, klasifikacijska točnost, jezik, besedilo, vejica, lema, krn, moment, gradientni spust, vzratno širjenje napake, jezikovni korpus, atribut Full text (file, 970,74 KB) |
8. Napovedovanje časovnih vrst s strojnim učenjemNina Zupančič, 2014, master's thesis Keywords: strojno učenje, časovne vrste, večslojni perceptron, klasifikacijska drevesa, regresijska drevesa, k-najbližjih sosedov, SMAPE, R, K-kratni validacijski postopek Full text (file, 1,89 MB) |
|
|