Implementacija i primjena algoritma stroja potpornih vektora u klasifikaciji i regresiji

diplomski rad

• Naslov (engleski): Implementation and Application of Support Vector Machine to Classification and Regression
• Autor: Ivan Ćorić
• Mentor: Domagoj Jakobović (mentor)
• Član povjerenstva: Domagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Čupić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Leonardo Jelenković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-09-21, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

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.

Sažetak (engleski)

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.

• Ključne riječi: Stroj potpornih vektora; klasifikacija; regresija; sekvencijalna mini-malna optimizacija
• Ključne riječi (engleski): Support vector machine; SVM; SVC; SVR; classification; regression; Sequential minimal optimization; SMO
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:357242
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 19:51:07