Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Pełka, Marcin" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 28
Tytuł:
Podejście wielomodelowe w regresji danych symbolicznych interwałowych
Ensemble learning in regression model of symbolic interval data
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424829.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
ensemble learning
regression of symbolic data
interval-valued data
Opis:
Ensemble learning, which consist in using a lot of models (instead one single model) can be used in classical data analysis. The aim of the paper is to present an adaptation of ensemble learning with the use of bagging for regression analysis of symbolic interval-valued data. The article presents basic concepts concerning symbolic data analysis, the adaptation of ordinary least squares model for symbolic interval-valued data and the idea of bagging approach in ensemble learning. The empirical part contains the results of simulation studies obtained with the application of real and artificial data sets for centers and centers and range methods. The results show that both methods reach usually better results when using bagging than in case of a single model.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2014, 4(46); 211-220
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Regresja logistyczna dla danych symbolicznych interwałowych
Logistic regression for interval-valued symbolic data
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424986.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
logistic regression
interval-valued symbolic variables
symbolic data analysis
Opis:
When dealing with real data situation we often have a binary (biomial, dichoto-mous) dependent variable. As the linear probability model is not such a good solution in such a situation there is a need to use nonlinear models. A quite good solution for such a sit-uation is the logistic regression model. The paper presents an adaptation of linear regression model when dealing with symbolic interval-valued variables. Four approaches poposed by de Souza et. al [2011] how to apply such variables are presented. In the empirical part re-sults obtained with the application of artificial and real data sets are shown. The best results are obtained for midpoint and bounds (joint estimation) methods.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 44-52
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja wielomodelowa danych symbolicznych w badaniu innowacyjności krajów Unii Europejskiej
Ensemble clustering of symbolic data in identification of innovation of European Union countries
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425162.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
dane symboliczne
innowacyjność
klasyfikacja wielomodelowa
Opis:
Innowacje odgrywają coraz to większą rolę w nowoczesnej gospodarce rynkowej. Pozwalają one odnosić korzyści wszystkim obywatelom (producentom, konsumentom i pracownikom). Innowacje mają także kluczowe znaczenie dla poprawy jakości życia, tworzenia lepszych miejsc pracy, a także szeroko rozumianego rozwoju społeczeństwa ekologicznego. Polityka innowacyjności stanowi istotny element polityki na poziomie zarówno krajów, jak i samej Unii Europejskiej. Celem artykułu jest zaprezentowanie przykładu zastosowania podejścia wielomodelowego danych symbolicznych (z zastosowaniem macierzy współwystąpień i metody k-medoidów) w klasyfikacji krajów Unii Europejskiej pod względem ich innowacyjności. W części empirycznej wykorzystano pakiety clusterSim oraz symbolicDA programu R do wykonania obliczeń. W wyniku zastosowania podejścia wielomodelowego zidentyfikowano strukturę czterech różnych klas.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2017, 2 (56); 42-51
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pozytywna i negatywna ekskluzja ekologiczna – próba zestawienia
Positive and Negative Ecological Exclusion – an Attempt to Compare
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/903455.pdf
Data publikacji:
2018-04-30
Wydawca:
Akademia Pedagogiki Specjalnej im. Marii Grzegorzewskiej. Wydawnictwo APS
Tematy:
social exclusion
ecological problems sustainable development environmental
ethics
eco-philosophy
eco-theology
eco-psychology eco-pedagogics
ekskluzja społeczna
problemy ekologiczne zrównoważony rozwój ekoetyka
ekofilozofia
ekoteologia
ekopsychologia ekopedagogika
Opis:
W pierwszym punkcie artykułu określam zaplecze terminologiczne zagadnienia, przede wszystkim definiuję w jaki sposób posługiwać się będę pojęciem ekskluzji (wykluczenia). W drugim punkcie opisuję negatywne znaczenie ekskluzji społecznej ze względów ekologicznych, które wynika z postępującego wyniszczania naturalnych zasobów naszej planety. Trzeci punkt poświęcam czysto pozytywnemu rozumieniu pojęcia ekskluzji ekologicznej ukazując podejmowany przez bioregionalistów postulat wytyczenia przestrzeni, w których przyroda pozostałaby w swym dziewiczym, nienaruszonym stanie. Ostatni punkt dotyczy problemu przeciwdziałania negatywnie rozumianemu wykluczeniu z perspektywy ekologicznej, skupiam się w nim głównie na postulatach nauk humanistycznych zaangażowanych na rzecz ekologii oraz na idei zrównoważonego rozwoju.
In the first point of the article, I define the terminology of the issue, primarily I define how I will use the term exclusion. In the second point, I describe the negative significance of social exclusion for ecological reasons, which occurs due to the progressive destruction of the natural resources of our planet. The third point is devoted to the commonly positive understanding of ecological exclusion which is reflected in the bio-regionalists’ postulate to draw an area of pristine and untouched nature. The last point, concerns counteraction against the negatively understood exclusion from the ecological perspective. I focus here mainly on postulates created in the field of humanities involved in ecology and the idea of sustainable development.
Źródło:
Studies in Global Ethics and Global Education; 2017, 8; 63-79
2392-0890
Pojawia się w:
Studies in Global Ethics and Global Education
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Recenzja książki Ryszard F. Sadowski, 2015, Filozoficzny spór o rolę chrześcijaństwa w kwestii ekologicznej, Towarzystwo Naukowe Franciszka Salezego, Warszawa
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/470715.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie
Źródło:
Studia Ecologiae et Bioethicae; 2018, 16, 1; 103-107
1733-1218
Pojawia się w:
Studia Ecologiae et Bioethicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wielomodelowa klasyfikacja spektralna danych symbolicznych
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/584409.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
klasyfikacja wielomodelowa
klasyfikacja spektralna
dane symboliczne
Opis:
Klasyfikacja spektralna, którą zaproponowali Ng, Jordan i Weiss [ 2002], jest nie tyle nową metodą klasyfikacji, ile nowym podejściem do przygotowywania danych na potrzeby klasyfikacji, która wykorzystuje ideę dekompozycji spektralnej macierzy danych. Głównym celem artykułu jest zastosowanie klasyfikacji spektralnej na potrzeby podejścia wielomodelowego w analizie skupień danych symbolicznych oraz przeprowadzenie i analiza symulacji w tym zakresie. Klasyfikacja spektralna może znaleźć zastosowanie zarówno w przygotowaniu danych na potrzeby utworzenia macierzy współwystąpień (co-association matrix), jak i w samej klasyfikacji dokonywanej na podstawie tej macierzy, a także jako metoda przygotowywania danych na potrzeby adaptacji metody boosting w klasyfikacji. W części empirycznej artykułu zaprezentowano i zinterpretowano wyniki klasyfikacji wielomodelowej z zastosowaniem klasyfikacji spektralnej zarówno do przygotowania danych wejściowych, jak i samej klasyfikacji. Wykorzystano tu sztuczne zbiory danych o znanej strukturze klas.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2017, 468; 180-187
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Problematyka doboru miary odległości w klasyfikacji spektralnej danych symbolicznych
The Problem of Distance Measure Selection for Spectral Clustering of Symbolic Data
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586131.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Klasyfikacja danych
Pomiary
Data classifications
Measurement
Opis:
Spectral clustering that was proposed by Ng, Jordan and Weiss, is not in fact a new clustering method, but rather a new way to prepare data set for clustering method. This method uses the idea of spectral decomposition. The main aim of the paper is to present a possibility of application spectral clustering when dealing symbolic data, with a special focus on different distance measures that can be applied for this kind of data. In experiment studies artificial data sets with known cluster structure were obtained with application of clusterSim and mlbench packages of R software. Each data set was clustered 40 times with application of each distance measure applied. Received results were compared with known cluster structure with application of adjusted Rand index.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2014, 195; 141-150
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Podejście wielomodelowe analizy danych symbolicznych w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/580566.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
zdolność kredytowa
analiza danych symbolicznych
podejście wielomodelowe
Opis:
Ustawa prawo bankowe definiuje zdolność kredytową jako zdolność do spłaty zaciągniętego kredytu wraz z odsetkami w terminach określonych w umowie. Analiza i ocena zdolności kredytowej jest kluczowym zagadnieniem z punktu widzenia banku. W ocenie zdolności kredytowej istotne miejsce zajmują szeroko rozumiane metody analizy danych – w tym podejście wielomodelowe. Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie zastosowania podejścia wielomodelowego danych symbolicznych w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych (na przykładzie dwóch zbiorów danych rzeczywistych) oraz porównanie wyników otrzymanych z zastosowaniem podejścia wielomodelowego z pojedynczym modelem oraz znaną przynależnością obiektów do klas. Otrzymane wyniki wskazują, że podejście wielomodelowe analizy danych symbolicznych może być użytecznym narzędziem w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych i pozwala otrzymać z reguły lepsze wyniki niż model pojedynczy.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2018, 507; 200-207
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
K-nearest neighbour classification for symbolic data
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/658927.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Opis:
Reguła kNN (k Nearest Neighbours) została zaproponowana w pracy (Fix E., Hodges J. L. [1951]) i jest jednym z najlepszych klasyfikatorów dla danych w ujęciu klasycznym. W najprost- szym ujęciu metoda k-najbliższych sąsiadów polega na tym, że klasyfikowany obiekt jest zaliczany do klasy najliczniej reprezentowanej wśród jego k „najbliższych sąsiadów”. Jeżeli w tej samej odległości, co k-ty „sąsiad” znajdą się jeszcze inne elementy, to wszyscy ci „sąsiedzi” biorą udział w głosowaniu. W artykule zaprezentowano adaptację metody KNN dla danych symbolicznych, którą za- proponował zespół pod kierownictwem D. Malerby (por. Malerba i in. [2004]). Badania przepro- wadzono na danych symbolicznych w różnych modelach (generowanych za pomocą procedury cluster. Gen z pakietu clusterSim dla programu R). Modele te zawierały znaną liczbę klas. Dodatkowo do każdego modelu dodano różną liczbę zmiennych zakłócających i wartości odstających, które zniekształcają oryginalną strukturę klas.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2010, 235
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Podejście wielomodelowe analizy danych symbolicznych w ocenie pozycji produktów na rynku
Ensemble learning for symbolic datain product positioning
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424929.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
ensemble clustering
cluster analysis of symbolic data
product positioning
Opis:
Product positioning is a wide range of business activities. Positioning is the process by which marketers try to create an image or identity in the minds of their target market for its product, brand, or organization. The main aim of the paper is to preset and apply ensemble learning for symbolic data in cluster analysis in order to evaluate a product position. Empirical part of the paper presents the application of co-occurrence matrix and bagging algorithm in ensemble learning for symbolic data (car market data was used). These two approaches reached almost the same results when considering adjusted Rand index.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 2(40); 95-102
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of happiness in EU countries using the multi-model classification based on models of symbolic data
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425036.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
happiness
the European Union
symbolic data analysis
ensemble clustering
Opis:
The results of happiness analysis are presented in the form of a World Happiness Report that covers 156 countries and 17 different indicators. In the article model-based clustering ensemble is built to determine what selected European countries have similar patterns of happiness. The results are analyzed using multidimensional scaling and a decision tree to find out what factors determine cluster memberships. In the empirical part, three clusters were detected The first contains countries: Austria, Denmark, Finland, Germany, Ireland, Luxembourg, the Netherlands, Norway, Sweden, Switzerland and the United Kingdom. They have the highest values for all the variables, except the negative affect. The second cluster contains seven countries: Bulgaria, Estonia, Hungary, Lithuania, Poland, Romania and Slovakia. This cluster is also the most homogeneous one. The third cluster contains eight countries: Cyprus, the Czech Republic, France, Greece, Italy, Portugal, Slovenia and Spain.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 3; 15-25
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of innovations in the European Union via ensemble symbolic density clustering
Analiza innowacyjności krajów Unii Europejskiej z zastosowaniem wielomodelowej klasyfikacji gęstościowej danych symbolicznych
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425070.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
innovations
European Union
symbolic data analysis
ensemble clustering
Opis:
Innovations play a very important role in the modern economy. They are the key to a higher quality of life, better jobs and economy and sustainable development. The innovation policy is a key element of both national and European Union strategy. The main aim of this paper is to present an ensemble clustering of European Union countries (member states) considering their innovativeness. In the empirical section, symbolic density-based ensemble clustering is used to obtain the co-occurrence matrix. The paper uses symbolicDA, clusterSim and dbscan packages of R software for all calculations. Four different clusters where obtained in the result of clustering. Cluster 1 contains highinnovative countries (innovation leaders). This cluster is also the least homogenous. Cluster 2 contains post-communist countries mainly from central Europe. These countries can be seen as rather mid-low innovative (they try to “catch up” with innovation leaders). Cluster 3 contains moderate innovators. Cluster 4 contains two countries that are also mid-innovative.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 3; 84-98
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Clustering of Symbolic Data with Application of Ensemble Approach
Klasyfikacja danych symbolicznych z wykorzystaniem podejścia wielomodelowego
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905659.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
cluster ensemble
co-associacion matrix
symbolic data
Opis:
Ensemble approaches based on aggregated models have been applied with success to discrimination and regression tasks. Nevertheless this approach can be applied to cluster analysis tasks. Many articles have proved that, by combining different clusterings, an improved solution can be obtained. The article presents the possibility of applying ensemble approach based on aggregated models to cluster symbolic data. The paper presents also presents results of clustering obtained by applying ensemble approach.
Podejście wielomodelowe oparte na agregacji modeli jest z powodzeniem wykorzystywane w zagadnieniach dyskryminacyjnych i regresyjnych. Niemniej jednak podejście to może zostać także zastosowane w zagadnieniu klasyfikacji. W wielu artykułach wskazuje się, że połączenie wielu różnych klasyfikacji pozwala otrzymać lepsze wyniki. Artykuł przedstawia możliwość zastosowania podejścia wielomodelowego w klasyfikacji danych symbolicznych. W artykule przedstawiono także wyniki klasyfikacji z wykorzystaniem podejścia wielomodelowego.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ensemble Approach for Clustering of Interval-Valued Symbolic Data
Autorzy:
Pelka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/466089.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Ensemble clustering
interval-valued symbolic data
Opis:
Ensemble approach has been applied with a success to regression and discrimination tasks [see for example Gatnar 2008]. Nevertheless, the idea of ensemble approach, that is combining (aggregating) the results of many base models, can be applied to cluster analysis of symbolic data. The aim of the article is to present suitable ensemble clustering based on symbolic data. The empirical part of the paper presents results simulation studies (based on artificial data sets with known cluster structure) of ensemble clustering based on co-occurrence matrix for symbolic interval-valued data, compared with single clustering method. The results are compared according to corrected Rand index.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2012, 13, 2; 335-342
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 28

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies