prikaz prve stranice dokumenta Matematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije
Access restricted to authenticated users
undergraduate thesis
Matematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije
Varaždin: University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics, 2019. urn:nbn:hr:211:522953
Benkus, Maja
University of Zagreb
Faculty of Organization and Informatics
Department of Quantitative Methods

Institutional repository: Faculty of Organization and Informatics - Digital Repository

Cite this document

Benkus, M. (2019). Matematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije (Undergraduate thesis). Varaždin: University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:522953

Benkus, Maja. "Matematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:522953

Benkus, Maja. "Matematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:522953

Benkus, M. (2019). 'Matematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics, accessed 26 June 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:522953

Benkus M. Matematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije [Undergraduate thesis]. Varaždin: University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics; 2019 [cited 2024 June 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:522953

M. Benkus, "Matematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics, Varaždin, 2019. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:522953

Metadata
TitleMatematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije
Title (english)Mathematical aspects of classification by logistic regression
AuthorMaja Benkus
MentorBojan Žugec (mentor)
MBZ: 304171
Committee memberDamir Horvat
MBZ: 264435
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Organization and Informatics
(Department of Quantitative Methods)
Varaždin
Defense date and country2019-09-25, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		SOCIAL SCIENCES
Information and Communication Sciences
Organization and Informatics
Abstract
Tematika rada „Matematički aspekti klasifikacije metodom logističke regresije“ vezana je uz područje podatkovne znanosti, točnije, uz područje strojnog učenja. U radu je predstavljeno što je to strojno učenje, koje su razlike između dubokog učenja, strojnog učenja i umjetne inteligencije te navedene i objašnjene tri vrste strojnog učenja: nadzirano, nenadzirano i podržano učenje. U središtu rada upravo je jedna od podvrsta nadziranog strojnog učenja – klasifikacija te jedan od najpoznatijih algoritama klasifikacije – logistička regresija. Zadatak ovog rada je upravo objasniti matematičku pozadinu klasifikacije logističkom regresijom. Osim matematičke pozadine ovog algoritma, isti je implementiran u Pythonu korištenjem raznih biblioteka: scikit-learn, NumPy, pandas, itd. Korišteni skupovi podataka su dostupni na Web mjestu Kaggle. Korišten skup podataka za binarnu klasifikaciju dobiven je iz istraživanja o kardiovaskularnim bolestima na stanovništvu grada Framinghama u saveznoj državi Massachusetts te je cilj predvidjeti posjeduje li pacijent desetogodišnji rizik od koronarne srčane bolesti. Osim binarne klasifikacije implementirana je i višeklasna klasifikacija na skupu podataka cvijeta iris.
Keywords
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:211:522953
Study programmeTitle: Information Systems
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike (sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsAccess restricted to authenticated users
Terms of useLicence Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0) icon
Created on2020-04-27 08:39:16