Razvoj metode za izbiro klasifikatorja - Černezel, Aleš (visokošolska dela, 2016)
V doktorski nalogi opišemo razvoj metode za izbiro klasifikatorja. Glavni prispevek omenjene metode je izbor najustreznejših kombinacij: metode za merjenje točnosti, klasifikacijskega algoritma in velikostjo učne množice; v okviru uporabniško definiranih kriterijev. Metoda je splošna in posledično tudi prilagodljiva ter razširljiva. Postopek izvajanja je formalno zapisan v obliki psevdokoda. Za potrebe zagotavljanja teoretične podlage izvedemo tudi več empiričnih raziskav, kjer dobljene rezultate analiziramo s serijo statističnih preizkusov. Izsledki raziskav doprinesejo naslednje prispevke k znanosti. Formalizacija odločitev in kriterijev za izbiro najustreznejše metode za merjenje točnosti. Formalizacija odločitev in kriterijev za izbiro najustreznejšega klasifikacijskega algoritma. Izbor matematičnega modela, ki v splošnem najbolje opiše obliko učnih krivulj. Formalizacija terminalnih kriterijev za določanje najustreznejše velikosti učne množice.
Keywords: algorithm comparison; approximation; aproksimacija krivulj; classification algorithm; cross-validation; Disertacije; doktorske disertacije; eksponentni zakon; Izbira; klasifikacijski algoritmi; Klasifikatorji; machine learning; navzkrižna validacija; podatkovne zbirke; primerjava algoritmov; Strojno učenje; terminal criteria