Usporedba uspješnosti različitih algoritama strojnog učenja na različitim skupovima podataka : završni rad - Šarić, Igor (I. Šarić, 2018)
Sažetak na hrvatskom: Cilj je usporediti algoritme strojnog učenja koji rješavaju problem klasifikacije na različitim skupovima podatka. Usporedba se temelji na točnosti predviđanja algoritama na njima prije neviđenim podacima. Algoritmi koji se uspoređuju su: Naivni Bayesov klasifikator, Stablo odluke, Najbliži susjed, Linearna diskriminantna analiza, Logistička regresija i Stroj potpornih vektora. Usporedba se provodila nad tri različita skupa podataka. Rezultati usporedbe su pokazali da algoritmi Stablo odluke i Najbliži susjed imaju dobru točnost neovisno o vrsti podataka, dok algoritmi Linearne diskriminantne analize, Logističke regresije i Stroja potpornih vektora imaju dobre i bolje rezultate za specifičnije vrste podatka.