|
|
|
|
| LEADER |
01966na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid5358
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Ćorić, Ivan
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Implementacija i primjena algoritma stroja potpornih vektora u klasifikaciji i regresiji :
|b diplomski rad /
|c Ivan Ćorić ; [mentor Domagoj Jakobović].
|
| 246 |
1 |
|
|a Implementation and Application of Support Vector Machine to Classification and Regression
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b I. Ćorić,
|c 2018.
|
| 300 |
|
|
|a 31 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2018-06-29, datum završetka: 2018-09-21
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Opisana je teorija iza algoritma stroja potpornih vektora, kako za klasifikaciju, tako i za regresiju. Opisan je algoritam sekvencijalne minimalne organizacije. Napravljena je implementacija algoritma i za klasifikaciju i za regresiju te su oba algoritma primijenjena na nekoliko skupova podataka. Napravljena je usporedba naše implementacije s drugim implementacijama te su rezultati zadovoljavajući.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: In this paper, support vector machine (SVM) algorithm for classification and regression is described. Sequential minimal optimization (SMO) algorithm was also described and used for optimization. The implementation of SVM algorithm for classification and regression has been made. The implementation was tested and compared to other implementations and the results are satisfying.
|
| 653 |
|
1 |
|a Stroj potpornih vektora
|a klasifikacija
|a regresija
|a sekvencijalna mini-malna optimizacija
|
| 653 |
|
1 |
|a Support vector machine
|a SVM
|a SVC
|a SVR
|a classification
|a regression
|a Sequential minimal optimization
|a SMO
|
| 700 |
1 |
|
|a Jakobović, Domagoj
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 48194
|d 48194
|