Show simple item record

dc.contributor.authorΠαπαποστόλου, Μιχαήλ
dc.date.accessioned2024-04-26T11:15:23Z
dc.date.available2024-04-26T11:15:23Z
dc.date.issued2024-02
dc.identifier.urihttps://dspace.uowm.gr/xmlui/handle/123456789/4741
dc.description.abstractΟ σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η μελέτη του πως υλοποιήσεις αλγορίθμων χαμηλής ασυμφωνίας βοηθούν στο πρόβλημα της αβεβαιότητας σε έναν χώρο δεδομένων και η σύγκριση της απόδοσης τριών κλασικών γραμμικών μοντέλων παλινδρόμησης, με αλλαγές σε δύο κύριες υπερ-παραμέτρους: την επιλογή πέντε διαφορετικών αλγορίθμων δειγματοληψίας και την επιλογή διαφορετικού αριθμού σημείων (500, 1,000 & 2,500). Οι αλγόριθμοι δειγματοληψίας χρησιμοποιούν τις ακολουθίες αυτές για την παραγωγή των δεδομένων και τα αποτελέσματα που προκύπτουν σχολιάζονται ως προς τις μετρικές R2, RMSE, MSE και MAE. Συνολικά στην εργασία αυτή θα εξετάσουμε 45 συνδυασμούς μοντέλων και υπερ-παραμέτρων, ώστε να αξιολογήσουμε την απόδοση τους στα 579 προβλήματα που χρησιμοποιήθηκαν. Μελετώντας το σύνολο των αποτελεσμάτων μπορούμε να συμπεράνουμε με μεγάλη βεβαιότητα ότι η απόδοση των μοντέλων βελτιώνεται με την αύξηση του αριθμού των σημείων, ενώ σε όλες τις περιπτώσεις η παλινδρόμηση Lasso φαίνεται να έχει τη μεγαλύτερη διασπορά στις τιμές του R2.en_US
dc.description.sponsorshipΕπιβλέπων Καθηγητής: Νικόλαος Πλόσκαςen_US
dc.language.isogren_US
dc.publisherΠαπαποστόλου, Μιχαήλen_US
dc.subjectΜηχανική μάθησηen_US
dc.subjectΓραμμικά μοντέλα παλινδρόμησηςen_US
dc.subjectΤεχνικές δειγματοληψίαςen_US
dc.subjectΥπερπαράμετροιen_US
dc.titleΑλγόριθμοι μηχανικής μάθησης υπό αβεβαιότηταen_US
dc.typeThesisen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record