0000000000767972

AUTHOR

Kristīne Dzalbe

showing 2 related works from this author

Džeknaifa empīriskās ticamības metodes izmantošana ticamības intervālu konstruēšanai laukumam zem ROC līknes

2015

Mūsdienās arvien lielāku popularitāti gūst neparametriskās statistikas metodes. Viena no šādām plaši izmantotajām metodēm ir empīriskās ticamības metode (EL). To kombinējot ar džeknaifa pseido vērtībām, iegūst džeknaifa empīrisko ticamības metodi (JEL). Šī darba mērķis ir pētīt JEL metodes izmantošanas iespējas normalizēto parciālo laukumu zem ROC līknes (AUC) novērtēšanā. Izmantojot šo metodi, tika konstruēti ticamības intervāli gan vienam normalizētajam parciālajam AUC, gan laukumu starpībai. Darba gaitā tika veiktas arī simulācijas, kas parādīja, ka džeknaifa empīriskās ticamības metode strādā ievērojami labāk par normālās aproksimācijas metodi, kā arī tika apskatīts metodes pielietojums…

empīriskās ticamības metodeROC līknedžeknaifa pseido vērtībasnormalizēts parciālais laukums zem ROC līknesMatemātika
researchProduct

Atbalsta vektoru metodes izmantošana teksta klasifikācijai

2017

Mūsdienās arvien pieaug uzglabātās informācijas un datu apjoms. Daudz informācijas tiek uzkrāts teksta dokumentos, kas lielākoties tiek uzglabāti nestrukturētā veidā. Maģistra darba mērķis ir iepazīties ar teksta klasifikācijas problemātiku un izpētīt dažādas, biežāk lietotās mašīnmācīšanās metodes, ko izmanto šī uzdevuma atrisināšanai. Tāpat darbā apskatītas metodes teksta datu dimensiju skaita samazināšanai. Darba gaitā veikta angļu valodas datu klasifikācija atbilstoši tēmām, izmantojot ”The New York Times” ziņu virsrakstu datus. Veikta arī latviešu ziņu portālu komentāru klasifikācija agresīvos un neagresīvos komentāros. Abām datu kopām klasifikācija veikta, izmantojot atbalsta vektoru …

Matemātikaatbalsta vektoru metodemašīnmācīšanāsteksta klasifikācija
researchProduct